用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法

• 作者: 周奇年 张振浩 徐登彩
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征选择 类别区分词 信息增益 互信息 期望交叉熵
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 193-195
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.03.051

摘要

特征选择是中文文本分类过程中的一个重要过程,特征项选择的优劣直接影响文本分类的准确率.在分析几种特征选择方法的基础上,提出一种类别区分词的特征选择方法.实验结果表明,类别区分词的特征选择方法的分类效率高于传统方法,从而验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周奇年	浙江理工大学信息学院	12	84	5.0	9.0
2	张振浩	浙江理工大学信息学院	4	56	3.0	4.0
3	徐登彩	浙江理工大学信息学院	3	34	2.0	3.0