【摘 要】
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短文本固有的特征稀疏和样本高度不均衡等特点,使得传统长文本的加权方法难以直接套用。针对此问题,提出一种针对短文本的特征权重计算方法——综合类别法。该方法引入反文档
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆大学信息与网络管理中心
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目(cstc2011jjA40023)
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短文本固有的特征稀疏和样本高度不均衡等特点,使得传统长文本的加权方法难以直接套用。针对此问题,提出一种针对短文本的特征权重计算方法——综合类别法。该方法引入反文档频和相关性频率的概念,综合考虑了样本在正类和负类中的分布情况。实验结果表明,相对于其他特征权重方法,该方法的微平均和宏平均值均在90%以上,能增强样本在负类中的类别区分能力,改善短文本分类的查准率和查全率。
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