【摘 要】
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针对基于词语特征的Email分类综合性能（F-score）较低的问题,提出一种基于主题特征的Email分类方法.该方法利用领域知识及统计信息,从Email的词语特征空间中提取主题特征,并利用
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针对基于词语特征的Email分类综合性能（F-score）较低的问题,提出一种基于主题特征的Email分类方法.该方法利用领域知识及统计信息,从Email的词语特征空间中提取主题特征,并利用提取出的主题特征实现Email分类.通过对1080封Email进行分类测试,结果表明,由于主题特征能够更加准确地表达Email的主题思想,因此,与基于词语特征的分类方法相比,该方法在针对Email的全文及标题实现分类时,将平均F-score分别提高了13.16%和17.16%,从而使平均F-score提高到72.37%
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