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摘要:
互信息是一种常用的特征选择评价函数,但研究表明它会导致分类精度相对较低.文中针对互信息倾向选择低频词的不足,提出了一种新的特征评价函数TFMIIE,将信息熵和改进互信息相结合,其中改进互信息能够避免偏向低频的生僻词,而特征熵有利于去除类别不确定的特征词.实验结果表明,采用TFMIIE进行特征选择,用得到的特征子集表示文本和构建分类器,文本分类的准确率与召回率比采用互信息的方法提高了约40%,验证了所提出的基于改进互信息和信息熵的文本特征选择方法是有效的.
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文献信息
篇名 一种基于改进互信息和信息熵的文本特征选择方法
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 特征选择 文本分类 评价函数 互信息 信息熵
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 计算机与自动控制
研究方向 页码范围 63-68
页数 6页 分类号 TP391
字数 6010字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 成卫青 南京邮电大学计算机学院 31 301 11.0 16.0
2 唐旋 南京邮电大学计算机学院 1 29 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
文本分类
评价函数
互信息
信息熵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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