基于信息熵的TFIDF文本分类特征选择算法研究

陈国松; 黄大荣

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基于信息熵的TFIDF文本分类特征选择算法研究

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特征权值的选择是文本分类技术的基础环节.在详细分析文本分类技术特点的基础上,基于信息熵理论建立了TF_IDF的改进算法模型;并根据实际工程数据,验证了算法模型的有效性.理论分析和实例验证表明该算法弥补了传统TFIDF算法没有考虑词条文本类间分布的不足,能更好的体现特征词条的权重,从而能有效提高分类的精确度.

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来源
《湖北民族大学学报：自然科学版》 |2008年第4期|401-404|共5页
作者
陈国松; 黄大荣;
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作者单位

浙江省宁波市北仑区灵山学校;

重庆交通大学信息与计算科学所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
文本分类; 特征词条; 信息熵; TFIDF; 特征选择;

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