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The Improvment of Text Feature Selection Method Based on Key Words

机译:基于关键词的文本特征选择方法的改进

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摘要

Vector space model is commonly used in the formal representation on text, but this approach would not highlight the features which play a key role in the text contents. An improved feature selection method based on key words was proposed, which uses text structural information and mutual information theory to extract key words on text content. Through using support vector machine (SVM) classifier to test, results showed that classification accuracy has improved significantly.
机译:向量空间模型通常用于文本的形式表示中,但是这种方法不会突出显示在文本内容中起关键作用的特征。提出了一种改进的基于关键词的特征选择方法,该方法利用文本结构信息和互信息理论提取文本内容中的关键词。通过使用支持向量机(SVM)分类器进行测试,结果表明分类精度得到了显着提高。

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