【摘 要】
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TF·IDF作为一种简单、直观、处理速度快的文本特征加权方法,在文本分类中得到广泛应用。但是这种方法简单地认为文本频数少的单词就重要,文本频数多的单词就不重要,使它不可
【机 构】
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河北理工大学经济管理学院; 北京交通大学计算机与信息技术学院 河北唐山063009; 河北唐山063009; 北京100044;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60673089)
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TF·IDF作为一种简单、直观、处理速度快的文本特征加权方法,在文本分类中得到广泛应用。但是这种方法简单地认为文本频数少的单词就重要,文本频数多的单词就不重要,使它不可能很好的反映单词的有用程度,从而导致分类准确率下降。针对TF·IDF方法存在的问题,采用在特征发生的条件下类的后验概率分布来衡量特征对分类的有效性,提出了一种基于熵的特征加权方法TF·Ensu。实验结果表明,这种加权方法具有很好的分类性能。
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