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基于信息熵的TFIDF文本分类特征选择算法研究

来源 :湖北民族学院学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：esinstra

【摘 要】

：

特征权值的选择是文本分类技术的基础环节．在详细分析文本分类技术特点的基础上，基于信息熵理论建立了TF_IDF的改进算法模型；并根据实际工程数据，验证了算法模型的有效性．理论分析

【作 者】

：

陈国松 黄大荣 

【机 构】

：

浙江省宁波市北仑区灵山学校,重庆交通大学信息与计算科学所

【出 处】

：

湖北民族学院学报：自然科学版

【发表日期】

：

2008年4期

【关键词】

：

文本分类 特征词条 信息熵 TFIDF 特征选择 text categorization feature lemma information entropy T 

【基金项目】

：

重庆市自然科学基金项目（CSTC,2006BB2422）,重庆市教委科学技术研究项目（KJ060414）,重庆交通大学博士启动基金（07-01-12）.

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特征权值的选择是文本分类技术的基础环节．在详细分析文本分类技术特点的基础上，基于信息熵理论建立了TF_IDF的改进算法模型；并根据实际工程数据，验证了算法模型的有效性．理论分析和实例验证表明该算法弥补了传统TFIDF算法没有考虑词条文本类间分布的不足，能更好的体现特征词条的权重，从而能有效提高分类的精确度．

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