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文本分类中一种新的特征选择方法  
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【英文篇名】 A new feature selection method in text categorization
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 王秀娟; 郭军; 郑康锋;
【英文作者】 WANG Xiu-juan; GUO Jun; ZHENG Kang-feng(School of Information Engineering; Beijing University of Posts and Telecommunications; Beijing 100876; China);
【作者单位】 北京邮电大学信息工程学院; 北京邮电大学信息工程学院 北京;
【文献出处】 计算机应用 , Computer Applications, 编辑部邮箱 2005年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 文本分类; 特征选择; 评价函数; 互信息比值;
【英文关键词】 text categorization; feature selection; evaluation function; ratio of mutual information;
【摘要】 在自动文本分类系统中,特征选择是有效降低文本向量维数的一种方法。在分析了常用的一些特征选择的评价函数的基础上,提出了一个新的评价函数,即互信息比值。实验证明这一方法简单可行,有助于提高所选特征子集的有效性。
【英文摘要】 Feature selection is a valid method to reduce the dimension of text vector in automatic text categorization system. After analyzing some normal evaluation functions for feature selection, a new evaluation function named the ratio of mutual information in feature selection was presented. Experiments show that the method is simple and feasible. It is advantageous in improving the efficiency of the selected feature subset.
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60475007)
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TP391.3
【正文快照】   作为有效的信息检索、信息过滤的关键技术,文本分类能够自动地对未知的文本进行处理,判断其所属类别。目前,在自动文本分类中主要采用向量空间模型 (VSM)来表示文本,即以向量 (ω1, ω2, …, ωn)来表示文本,其中ωi为第i个特征项的权重,一般直接选择中文文本信息的基本单?

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