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改进信息增益的维吾尔文特征选择方法
被引量：
3
1
作者
韩军兵
哈力旦.阿布都热依木
+1 位作者
古力努尔.艾尔肯
何燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第23期34-38,共5页
特征选择是维吾尔语文本分类的关键技术,对分类结果将产生直接的影响。为了提高传统信息增益在维吾尔文特征选择中的效果,在深度分析维吾尔文语种特点的基础上,提出了一种新的信息增益特征选择方法。该方法结合类词频和特征分布系数以...
特征选择是维吾尔语文本分类的关键技术,对分类结果将产生直接的影响。为了提高传统信息增益在维吾尔文特征选择中的效果,在深度分析维吾尔文语种特点的基础上,提出了一种新的信息增益特征选择方法。该方法结合类词频和特征分布系数以及倒逆文档频率,对传统信息增益进行修正;引入一个备选特征分布系数来平衡类间选取的特征个数;在维吾尔文数据集上实验验证。实验结果表明,改进的算法对维吾尔文分类效果有明显的提高。
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关键词
文本分类
信息增益
类词频
倒逆转文档频率
特征选择
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题名
改进信息增益的维吾尔文特征选择方法
被引量：
3
1
作者
韩军兵
哈力旦.阿布都热依木
古力努尔.艾尔肯
何燕
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第23期34-38,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61163026
No.60865001)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(No.2016D01C048)
文摘
特征选择是维吾尔语文本分类的关键技术,对分类结果将产生直接的影响。为了提高传统信息增益在维吾尔文特征选择中的效果,在深度分析维吾尔文语种特点的基础上,提出了一种新的信息增益特征选择方法。该方法结合类词频和特征分布系数以及倒逆文档频率,对传统信息增益进行修正;引入一个备选特征分布系数来平衡类间选取的特征个数;在维吾尔文数据集上实验验证。实验结果表明,改进的算法对维吾尔文分类效果有明显的提高。
关键词
文本分类
信息增益
类词频
倒逆转文档频率
特征选择
Keywords
text classification
information gain
word frequency in class
inverse document frequency
feature selection
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进信息增益的维吾尔文特征选择方法
韩军兵
哈力旦.阿布都热依木
古力努尔.艾尔肯
何燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
3
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