【摘 要】
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特征项是微博话题检测中的重要因素,特征项的提取结果直接影响话题检测计算的复杂度和准确度。本文提出了一种结合CHI方法和改进TF-IDF算法的方法来提取特征项,从而来降低空
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特征项是微博话题检测中的重要因素,特征项的提取结果直接影响话题检测计算的复杂度和准确度。本文提出了一种结合CHI方法和改进TF-IDF算法的方法来提取特征项,从而来降低空间向量的维数。本文考虑到了中文词中存在一义多词或一词多义的缘故,对传统的归一化TF-IDF算法进行了一些改进,即在计算词的权重时结合了词的语义。通过该算法来提取特征项不仅可以降低建空间向量时的维度,而且还可以减少话题的重复性,但在计算权重后容易忽略一些有利于分类的低频词,故本文在改进TF-IDF算法的同时还结合了CHI统计方法,该方法可以
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