改进信息增益的维吾尔文特征选择方法

• 作者: 何燕 古力努尔·艾尔肯 哈力旦·阿布都热依木 韩军兵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 信息增益 类词频 倒逆转文档频率 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0312

摘要

特征选择是维吾尔语文本分类的关键技术,对分类结果将产生直接的影响.为了提高传统信息增益在维吾尔文特征选择中的效果,在深度分析维吾尔文语种特点的基础上,提出了一种新的信息增益特征选择方法.该方法结合类词频和特征分布系数以及倒逆文档频率,对传统信息增益进行修正;引入一个备选特征分布系数来平衡类间选取的特征个数;在维吾尔文数据集上实验验证.实验结果表明,改进的算法对维吾尔文分类效果有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	哈力旦·阿布都热依木	新疆大学电气工程学院	22	68	6.0	7.0
2	古力努尔·艾尔肯	新疆大学电气工程学院	11	7	1.0	2.0
3	何燕	新疆大学电气工程学院	4	14	2.0	3.0
4	韩军兵	新疆大学电气工程学院	2	4	1.0	2.0