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基于改进互信息的特征提取的文本分类系统
引用本文:郭飞,张先君,叶俊.基于改进互信息的特征提取的文本分类系统[J].四川理工学院学报(自然科学版),2008,21(3).
作者姓名:郭飞  张先君  叶俊
作者单位:四川理工学院数学系,四川自贡,643000
基金项目:四川省教育厅青年自筹基金
摘    要:文章提出并实现了一种改进互信息的特征提取和支持朴素贝叶斯的文本分类系统,改进的互信息算法加强了负值单词的互信息值,弥补了原来互信息预处理算法的不足,从而提高了分类精度.实验结果表明本算法和系统具有较高的分类准确率。

关 键 词:文本分类  特征提取  改进互信息  朴素贝叶斯

Text Classification System Based on Feature Selection of Improvement Mutual Information
GUO Fei,ZHANG Xian-jun,YE Jun.Text Classification System Based on Feature Selection of Improvement Mutual Information[J].Journal of Sichuan University of Science & Engineering:Natural Science Editton,2008,21(3).
Authors:GUO Fei  ZHANG Xian-jun  YE Jun
Abstract:This paper implements and take affect a kind of text classification system based on feature selection of improvement mutual information and supporting Na(?)ve Bayes,the algorithm of improved mutual information intensify the mutual information of negative, offset the deficiency of improved mutual information arithmetic and improve elasifieation precision. Experimental results indicate that algorithm and system have better clasification precision.
Keywords:text elasification  feature selection  improved mutual information  Na(?)ve Bayes
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