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基于MRMR的文本分类特征选择方法
被引量：
9
1
作者
李军怀
付静飞
+2 位作者
蒋文杰
费蓉
王怀军
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第10期225-228,共4页
特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息(MI)、信息增益(IG)、χ2统计量(CHI)等提取的特征词仍存在冗余。针对这一问题,通过结合词频-逆文档率(TF_...
特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息(MI)、信息增益(IG)、χ2统计量(CHI)等提取的特征词仍存在冗余。针对这一问题,通过结合词频-逆文档率(TF_IDF)和最大相关最小冗余标准(MRMR),提出了一种基于MRMR的特征词二次选取方法 TFIDF_MRMR。实验结果表明,该方法可以较好地减少特征词之间的冗余,提高文本分类的准确率。
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关键词
特征选择
最大相关最小冗余
词频-逆文档率
文本分类
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职称材料
题名
基于MRMR的文本分类特征选择方法
被引量：
9
1
作者
李军怀
付静飞
蒋文杰
费蓉
王怀军
机构
西安理工大学
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第10期225-228,共4页
基金
国家自然科学基金(61172018)
陕西教育厅科技计划(15JS077)
西安市科技计划(CXY1439(8))资助
文摘
特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息(MI)、信息增益(IG)、χ2统计量(CHI)等提取的特征词仍存在冗余。针对这一问题,通过结合词频-逆文档率(TF_IDF)和最大相关最小冗余标准(MRMR),提出了一种基于MRMR的特征词二次选取方法 TFIDF_MRMR。实验结果表明,该方法可以较好地减少特征词之间的冗余,提高文本分类的准确率。
关键词
特征选择
最大相关最小冗余
词频-逆文档率
文本分类
Keywords
Feature selection, Maximal relevance minimal redundancy （MRMR）, Term frequency
-
inverse document fre
-
quency（TF
-
IDF）, Text classification
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MRMR的文本分类特征选择方法
李军怀
付静飞
蒋文杰
费蓉
王怀军
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
9
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参考文献
引证文献
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