一种面向财务文本分类的TF-IDF改进算法

• 作者: 孙德华 孙晨
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: TF-IDF N-Gram 位置因子 SNGTI-LFDF 财务文本分类
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.18.030

摘要

结合财务文本特征,对TF-IDF方法在应用到财务文本分类时的不足进行了分析,提出了一种新的特征词权重计算方法(SNGTI-LFDF).该算法以TF-IDF方法为基础,引入停用词失效的N-Gram方法和特征词位置词频因子,保留特征词位置信息并改善了特征词的权重分配.采用朴素贝叶斯方法对分类性能进行了验证,实验结果表明,相对于TF-IDF和同类改进算法TF-IDF-DL,SNGTI-LFDF方法取得了更高的准确率、召回率和F1值.因此该算法在能较好地提高财务文本分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德华		1	0	0.0	0.0
2	孙晨		1	0	0.0	0.0