【摘 要】
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【目的】为提高分类准确率,引入词性改进特征权重计算方法,进而影响文本特征权重的取值。【方法】采用对比实验的方法,将本文提出的引入词性的特征权重计算方法与传统的TF-ID
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向文本分类的多学科协同建模理论与实验研究”(项目编号:71373291)的研究成果之一
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【目的】为提高分类准确率,引入词性改进特征权重计算方法,进而影响文本特征权重的取值。【方法】采用对比实验的方法,将本文提出的引入词性的特征权重计算方法与传统的TF-IDF方法分组进行实验。在引入词性的特征权重计算方法中,采用粒子群算法迭代计算最优词性权重。两组实验均采用SVM分类器进行分类。【结果】实验结果表明:改进的权重计算方法比传统的TF-IDF方法的分类效果更好,分类准确率在不同特征维度下都得到明显的提高,提高幅度在2-6个百分点。【局限】由于实验条件的不足,在使用粒子群算法寻找最优权重配比时得出的结果仅是接近最优解的配比,需要扩大数据规模与增加迭代次数才能得出更佳的权重配比。【结论】在文本分类当中引入词性能有效提高分类准确率,各词性权重大小的排序从高到低为名词、字符串、动词;结合词性的权重计算方法并不只适用于某个特定的语料集,还可以适用于一般的语料集。
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