【摘 要】
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特征权重计算是文本表示的关键,权重计算方法的优劣直接影响文本分类和聚类的准确度。基于词形和词频统计的特征加权方法过于近似和粗糙,不能有效突出具有较强类别区分度的重
【机 构】
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安徽工业大学计算机学院,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目（2007kJ05IA）
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特征权重计算是文本表示的关键,权重计算方法的优劣直接影响文本分类和聚类的准确度。基于词形和词频统计的特征加权方法过于近似和粗糙,不能有效突出具有较强类别区分度的重要特征,难以有效区分两类特征,造成了高维稀疏问题,使文本分类性能不够理想,这是特征权重计算的主要障碍。提出一种基于概念层次的特征权重计算方法,将词空间转移为概念空间,在概念层次上引入特征支持度与类别强度两个参数对特征权重进行调整。实验表明,新的方法表现了较好的分类性能,在空间维度的压缩与计算效率上也有明显的改善。
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