【摘 要】
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随着文本数据量变得很大且仍在迅猛增加,自动文本分类变得越来越重要。为了提高分类准确率,特征词权重计算方法是文本分类领域的研究热点之一。我们研究了各种特征词权重
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随着文本数据量变得很大且仍在迅猛增加,自动文本分类变得越来越重要。为了提高分类准确率,特征词权重计算方法是文本分类领域的研究热点之一。我们研究了各种特征词权重计算方法,发现基于信息熵的权重计算方法(熵加权)相对于其它方法更有效,但现有方法仍存在问题,比如在某些语料库上它们可能表现较差。于是我们提出了LTF-ECDP (logarithmic term frequency&entropy-based class distinguishing power)方法,它将对数词频与一个新的基于熵的类别区分力度量因子相结合。我们在TanCorp、WebKB和20 Newsgroups语料库上使用支持向量机(support vector machine,SVM)和8种特征词权重计算方法做了一系列文本分类实验。实验结果表明,LTF-ECDP方法比其它熵加权方法和TF-IDF (term frequency&inverse document frequency)、 TF-RF(term frequency&relevance frequency)等著名方法更优越,不仅提高了文本分类准确率,而且在不同数据集上的性能更加稳定。
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