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用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法

周奇年 张振浩 徐登彩

计算机应用与软件2013,Vol.30Issue(3):193-195,3.
计算机应用与软件2013,Vol.30Issue(3):193-195,3.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2013.03.051

用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法

FEATURE SELECTION METHOD FOR CHINESE TEXT CATEGORISATION BASED ON CLASS DISCRIMINATING WORDS

周奇年 1张振浩 1徐登彩1

作者信息

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摘要

Abstract

Feature selection is a key process in Chinese text categorisation, which will directly affect the accuracy of text categorisation. After analysing some of the feature selection methods, a new feature selection method based on class-discriminating words is proposed. Experimental results show that the new feature selection method is superior to traditional approaches in categorisation efficiency, therefore verifies the validity of the new method.

关键词

文本分类/特征选择/类别区分词/信息增益/互信息/期望交叉熵

Key words

Text categorisation /Feature selection /Class discriminating word/ Information gain/ Mutual information/ Excepted cross entropy

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

周奇年,张振浩,徐登彩..用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法[J].计算机应用与软件,2013,30(3):193-195,3.

计算机应用与软件

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-386X

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