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1.
为方便中文文本分类过程算法研究,阐述中文文本分类的基础技术,提出基于构件的中文文本分类技术研究辅助平台.该平台对大多数分类中使用的算法在中文文本分类中的应用效果进行了研究.实验结果表明: 该平台可以通过计算分类器分类准确率的宏平均值比较分类算法与特征选择算法的性能,可以评估语料库的可用性,能够用于研究中文分词、特征选择、分类算法等中文文本分类技术问题. 相似文献
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一种组合型中文文本分类特征选择方法 总被引:1,自引:1,他引:1
根据基于频数分布和基于互信息的特征选择模式的特点,将传统的tf-idf因子以及基于互信息的特征选择方法分别进行了改进,并在此基础上提出了一种新的组合型特征选择方法。试验结果表明,该算法提高了文本分类的准确率。 相似文献
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文本分类的主要任务是在预先给定的类别标记集合下,根据文本内容判定它的类别。特征选择是文本分类中的一个重要环节。本文对文档频率(DF)、信息增益(IG)、互信息(MI)、x2统计量(CHI)四种特征选择方法在中文语料上进行了性能比较。实验结果表明IG方法较其它三种方法有一定的优势。 相似文献
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文本分类特征选择是文本自动分类中首先要解决的重要问题。主要介绍了11种文本分类特征选择的方法,并选择其中的4种进行实验分析。实验结果说明:好的特征选择,对于提高文本分类的效率和效果至关重要。 相似文献
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由于超链接语言结构本身所提供的信息,网页分类问题不同于一般的文本分类。本文分析了网页内部特征,并在1000篇网页规模语料库的基础上,通过试验对比了三种特征选择方法对高维特征向量空间进行降维的效果。文章还提出了一种新方法,根据特征项所处的位置赋予不同权重的方法,实验表明这种由文本结构导出的权重计算方法能够取得很好的分类效果。 相似文献
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中文文本分类相关算法的研究与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对分词歧义处理情况的分析, 提出一种基于上下文的双向扫描分词算法, 对分词词典进行改进, 将词组短语的固定搭配引入词典中. 讨论了特征项的选择及权重的设定, 并引进χ2统计量参与项的权值计算, 解决了目前通用TF-IDF加权法的不足, 同时提出了项打分分类算法, 提高了特征项对于文本分类的有效性.
实验结果表明, 改进后的权重计算方法性能更优越. 相似文献
实验结果表明, 改进后的权重计算方法性能更优越. 相似文献
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杨丽玲 《吉林师范大学学报(自然科学版)》2014,(4):133-135
文中介绍了使用核覆盖算法进行中文文本分类.研究了采取不同的特征选取方法、利用核覆盖算法进行文本分类的区别.通过实验,除互信息外的其它几种特征选取方法在核覆盖算法分类过程中均取得了较优的实验结果,可看出核覆盖算法在文本分类中是一个不错的方法. 相似文献
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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评价函数的基础上,提出了一个新的评价函数,即互信息差值。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。 相似文献
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首先介绍了几种常见的特征选择和特征抽取方法,并结合K-近邻分类算法对4种特征选择方法进行了分类测试,同时通过测试分析,提出了一些改进的、可行的互信息评价函数. 相似文献
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崔彩霞 《太原师范学院学报(自然科学版)》2008,7(4):91-93
考察了2种常用的基于统计方法的停用词选取方法,结合语言学知识,提出了一种统计和语言学结合的停用词选取的方法,以支持向量机作为分类器在复旦语料上做了实验,结果表明该方法在保证文本分类的准确率的基础上,可以大大地降低特征词的维数. 相似文献
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Chinese text categorization differs from English text categorization due to its much larger term set (of words or character n-grams),which results in very slow training and working of modern high-performance classifiers.This study assumes that this high-dimensionality problem is related to the redundancy in the term set,which cannot be solved by traditional term selection methods.A greedy algorithm framework named "non-independent term selection" is presented,which reduces the redundancy according to string-level correlations.Several preliminary implementations of this idea are demonstrated.Experiment results show that a good tradeoff can be reached between the performance and the size of the term set. 相似文献
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文本分类中特征选择方法的比较和改进 总被引:1,自引:1,他引:1
考察了文档频率DF、互信息MI、CHI统计、CC统计四种不同的特征选择方法,并结合K近邻算法进行分类精度上的比较.为消除MI对低频词的倚重,提出一种DF与MI结合的特征评价函数,并验证了这种组合特征选择方法的有效性. 相似文献
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分析了文本自动分类的关键理论及技术,给出一个已实现的基于向量空间模型(VSM)的文本自动分类系统的框架模型,重点描述此系统的实现算法.此算法在训练阶段通过部分训练集确定向量的特征提取维数,并提出一种"平均值"匹配阈值调整方法,从而在精度和效率方面优于传统的分类算法.实验表明此系统查准率为91.8%,查全率为85%. 相似文献
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使用k近邻、支持向量机和最大熵模型进行中文文本分类的研究,对目前应用较多的k近邻、支持向量机和最大熵模型,分别进行了基于特征词布尔值和基于特征词词频的中文文本分类实验。实验结果显示,在相同的条件下最大熵方法的分类性能最好,支持向量机次之,k近邻稍差。同时发现,在分类过程中引入了词语频率信息时,分类器的性能略有变化,对于最大熵分类准确率下降1%~2%,对于k近邻有所上升,对于支持向量机则相当。除去文本的特殊性影响,这表明不同程度的词语的信息对不同的机器学习算法有不同的影响。 相似文献