【摘 要】
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自动文本分类的效果在很大程度上依赖于属性特征的选择。针对传统基于频率阈值过滤的特征选择方法会导致有效信息丢失,影响分类精度的不足,提出了一种基于粗糙集的文本自动分
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60841003）, 国家火炬计划项目（No.2004EB33006）
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自动文本分类的效果在很大程度上依赖于属性特征的选择。针对传统基于频率阈值过滤的特征选择方法会导致有效信息丢失,影响分类精度的不足,提出了一种基于粗糙集的文本自动分类算法。该方法对加权后的特征属性进行离散化,建立一个决策表;根据基于依赖度的属性重要度对决策表中条件属性进行适当的筛选;采用基于条件信息熵的启发式算法实现文本属性特征的约简。实验结果表明,该方法能约简大量冗余的特征属性,在不降低分类精度的同时,提高文本分类的运行效率。
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