【摘 要】
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特征选择是文本自动分类的核心技术。针对经典的CHI模型不足之处,本文首先从特征项与类别之间的正负相关性角度对特征项进行删减;然后针对类偏斜分类环境下的特征项权重进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(71071161,61273209),江苏省自然科学基金(BK2012511)
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特征选择是文本自动分类的核心技术。针对经典的CHI模型不足之处,本文首先从特征项与类别之间的正负相关性角度对特征项进行删减;然后针对类偏斜分类环境下的特征项权重进行调整;进而以特征项的词频数为依据,从特征项在文本中的具体位置、特征项的类内及类间分布等层面再对模型逐步改进,提出了一种优化的CHI特征选择方法。随后的文本分类试验验证了该方法的有效性。
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