文献类型：期刊文章

作　　者：周茜[1] 赵明生[1] 扈旻[1]

机构地区：[1]清华大学电子工程系,北京100084

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目 ( 6 0 0 0 30 14;6 0 1710 37)

年　　份：2004

卷　　号：18

期　　号：3

起止页码：17-23

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文介绍和比较了八种用于文本分类的特征选择方法 ,其中把应用于二元分类器中的优势率改造成适用于多类问题的形式 ,并提出了一种新的类别区分词的特征选择方法 ,结合两种不同的分类方法 :文本相似度方法和Na veBayes方法 ,在两个不同的数据集上分别作了训练和测试 ,结果表明 ,在这八种文本特征选择方法中 ,多类优势率和类别区分词方法取得了最好的选择效果。其中 ,当用Na veBayes分类方法对各类分布严重不均的 13890样本集作训练和测试时 ,当特征维数大于 80 0 0以后 ,用类别区分词作特征选择得到的宏F1值比用IG作特征选择得到的宏F1值高出 3%～ 5 %左右。

关 键 词：计算机应用 中文信息处理 文本分类 特征选择  类别区分词  

分 类 号：TP391]