基于词频和文本类别的互信息改进算法

• 作者: 李光耀 谢力 谭云兰
• 来源期刊: 井冈山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 互信息 特征选择 词频 文本类别 MIFC
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2013.03.010

摘要

分析了传统的互信息特征选择算法的不足，针对可能赋予低频特征词过高权重的问题，利用词频、集中度这两个强信息特征指标对算法进行改进，提出了一种基于词频和文本类别的互信息改进算法(Improved Mutual Information Algorithm based on Word Frequency and Text Category，简称改进的MIFC)。实验结果表明，改进的MIFC算法提取的特征空间比传统的互信息算法有更高的精确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李光耀	同济大学电子与信息工程学院	48	482	13.0	20.0
2	谭云兰	同济大学电子与信息工程学院	11	128	7.0	11.0
6	谢力	同济大学电子与信息工程学院	4	11	2.0	3.0