基于文本特征提取方法的文本分类研究

• 作者: 文峤
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 数据挖掘 特提取 特征维度
• 年，卷（期）: dnzsyjsxsb_2018,（6X）
• 页码范围: 188-189
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1

摘要

文本分类在大数据时代具有重要意义,传统的机器学习方法是目前流行且成熟的解决方法。而传统分类方法的关键在于文本的特征提取,一个好的方法能准确地挖掘出文本的关键信息,得到极佳的分类效果。除此之外,特征维度的选取也是影响分类效果的另一关键因素。基于此,本文基于相同的分类算法比较了不同的文本的特征提取算法以及不同特征维度对分类结果的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文峤	西南石油大学计算机科学学院	2	4	1.0	2.0