一种基于方差的文本特征选择算法

• 作者: 王新房 袁轶
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征选择 方差 类别信息 宏平均
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 155-157,161
• 分类号: TP312
• 字数: 5206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.12.046

摘要

中文文本分类中传统特征选择算法在低维情况下分类效果不佳.为此,提出一种结合方差思想的评估函数,选出具有较强类别信息的词条,在保证整体分类性能不下降的同时,提高稀有类别的分类精度.采用中心向量分类器,在TanCorpV 1.0语料上进行实验,结果表明,该方法在低维空间优势明显,与常用的文档频率、信息增益等9种特征选择算法相比,宏平均值均有较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新房	西安理工大学自动化与信息工程学院	65	417	11.0	16.0
2	袁轶	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	8	1.0	1.0