【摘 要】
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特征选择是文本分类过程中非常重要的环节。CHI统计是一种经典的特征选择方法，针对CHI统计方法存在的不足，一方面，为了兼顾特征项的文档频和词频，本文在CHI中引入词频因子和类间
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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特征选择是文本分类过程中非常重要的环节。CHI统计是一种经典的特征选择方法，针对CHI统计方法存在的不足，一方面，为了兼顾特征项的文档频和词频，本文在CHI中引入词频因子和类间方差；另一方面，为了排除在指定类中很少出现但在其他类中普遍存在的特征项，降低人为选取比例因子带来的误差，本文在CHI中引入自适应比例因子。实验结果表明，与CHI统计方法相比，改进后的CHI特征选择方法提高了非平衡语料集上的分类准确度。
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