【摘 要】
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文本分类是将自由文本自动划分到若干预先定义类别的方法，在信息检索等领域有很重要的作用。其中，如何选择有效的文本特征是影响文本分类器分类性能的一个重要步骤。很多应用中
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60573077）
论文部分内容阅读
文本分类是将自由文本自动划分到若干预先定义类别的方法，在信息检索等领域有很重要的作用。其中，如何选择有效的文本特征是影响文本分类器分类性能的一个重要步骤。很多应用中需要处理的文本信息包含了很多的命名实体，如某个行业的名人，往往能够在很大程度上影响着文本所属的类别。然而，现阶段的文本特征方法都只利用关键词的统计意义，而没有考虑关键词作为命名实体所含有的分类特征。针对这一问题，本文提出了一种将命名实体识别方法NER集成到文本分类特征选择中的方法，在保留关键词统计特征之外，还保留了单词作为命名实体的分类特征。实
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