【摘 要】
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文本的特征选择作为文本分类的关键步骤,它的好坏将直接影响文本分类的准确率。本文在介绍文本分类的背景之下,针对传统特征提取方法的不足,提出一种新的特征选择方法。在《同义词词林》基础上,计算特征词之间的语义相关度,进行特征选择。实验结果表明该方法有效的降低了特征空间的高维稀疏性和减少噪声,提高了分类精度,体现出更好的分类效果。
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文本的特征选择作为文本分类的关键步骤,它的好坏将直接影响文本分类的准确率。本文在介绍文本分类的背景之下,针对传统特征提取方法的不足,提出一种新的特征选择方法。在《同义词词林》基础上,计算特征词之间的语义相关度,进行特征选择。实验结果表明该方法有效的降低了特征空间的高维稀疏性和减少噪声,提高了分类精度,体现出更好的分类效果。
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