文本分类中一种特征选择方法研究
Study on feature selection method in text classification
湖北工业大学 计算机学院, 武汉 430068
摘要
针对文本分类中传统特征选择方法卡方统计量和信息增益的不足进行了分析，得出文本分类中的特征选择关键在于选择出集中分布于某类文档并在该类文档中均匀分布且频繁出现的特征词。因此，综合考虑特征词的文档频、词频以及特征词的类间集中度、类内分散度，提出一种基于类内类间文档频和词频统计的特征选择评估函数，并利用该特征选择评估函数在训练集每个类别中选取一定比例的特征词组成该类别的特征词库，而训练集的特征词库则为各类别特征词库的并集。通过基于SVM的中文文本分类实验表明，该方法与传统的卡方统计量和信息增益相比，在一定程度上提高了文本分类的效果。
基金项目
国家自然科学基金面上资助项目(61772180)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0078
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2261-2265
文章编号: 1001-3695(2019)08-004-2261-05
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
赵婧, 邵雄凯, 刘建舟, 等. 文本分类中一种特征选择方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2261-2265. (Zhao Jing, Shao Xiongkai, Liu Jianzhou, et al. Study on feature selection method in text classification [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2261-2265. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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