【摘 要】
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针对相近农业科研领域文献的文本特征信息高度重合的特点,以及传统的文本特征抽取方法存在的不足,对TF-IDF算法进行优化并加以应用验证。通过引入卡方检验值与特征词频修正因
【机 构】
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中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业大数据重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“科技论文全景式摘要知识图谱构建与应用研究”(编号:19BTQ61),中国农业科学院科技创新工程项目(编号:CAAS-ASTIP-2016-AII),中国工程科技知识中心建设项目(编号:CKCEST-2018-1-15)资助
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针对相近农业科研领域文献的文本特征信息高度重合的特点,以及传统的文本特征抽取方法存在的不足,对TF-IDF算法进行优化并加以应用验证。通过引入卡方检验值与特征词频修正因子等方式,对特征词加权函数进行重构,形成改进的ImpTF-IDF-CHI方法。将该方法与文档频率法、信息增益法及TF-IDF3种传统的文本特征抽取结果应用于朴素贝叶斯分类实验,根据实验结果判定方法的优劣性。通过4种方法的58组特征抽取与文本分类实验,发现与前述的3种特征抽取方法相比,ImpTF-IDF-CHI方法抽取的特征词,应用于文本分类
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