【摘 要】
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针对目前文本分类中对向量空间模型的依赖以及文档频率（DF）特征提取方法在二值分类方面的不足,提出了基于差异频度的类别空间模型的二值分类方法,该方法突破了向量空间模型的限
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与控制学院,国家软件与电子电路公用平台广西分中心
【基金项目】
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广西自然科学基金（0991071）
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针对目前文本分类中对向量空间模型的依赖以及文档频率（DF）特征提取方法在二值分类方面的不足,提出了基于差异频度的类别空间模型的二值分类方法,该方法突破了向量空间模型的限制,采用改进DF的差异频度方法进行特征提取,实现了二值分类功能。实验结果表明,改进的方法是有效的,其分类结果中精确率、召回率、F1测试值均有改善,提高了分类的准确率。并且本文的方法在其他领域的二值分类中同样值得借鉴。
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