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《中文信息处理前沿进展——中国中文信息学会二十五周年学术会议论文集》2006年
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基于词条频率的特征选择算法研究

徐燕  孙春明  王斌  李锦涛  
【摘要】:特征选择是解决文本分类中特征空间高维性的难题的有效方法。在文本分类中经常用到的自动特征选择方法都将词条在文档中出现一次和出现多次的情况同等对待,因而忽略了词条频率(TF)信息。本文提出了加入TF信息的改进的特征选择方法,有效的利用了TF信息,从而提高了文本分类的精确度。试验结果表明,改进的特征选择方法的试验效果比原始的特征选择方法的效果有明显的提高。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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10 段江丽;基于SVM的文本分类系统中特征选择与权重计算算法的研究[D];太原理工大学;2011年
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