一种x2统计-遗传算法的特征提取技术研究

• 作者: 刘亚南 李华昱 欧阳纯萍
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征提取 统计方法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 55-58
• 分类号: TP391
• 字数: 4791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2012.02.017

摘要

特征提取技术是决定分类结果优良的主要因素,传统特征提取方法存在许多不足,诸如,当类别和特征分布高度不平衡时,不能有效地处理低频词；对于单个特征的处理不当,导致局部最优解的产生.针对特征提取技术中的问题,提出基于x2统计-遗传算法的特征提取算法,此方法将词条的x2统计值引入到特征向量中,将此类向量作为遗传算法的初始种群进行启发式搜索,与此同时,针对特征提取的性质,提出新的适应度函数和交叉规则.实验表明,基于x2统计-遗传算法的特征提取算法能选择出准确表征文本类别的特征项,将其运用到文本分类系统中能有效地提高文本分类的准确率.