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文檔簡(jiǎn)介
1、21世紀(jì)步入了信息時(shí)代,越來(lái)越多的信息以電子文檔的形式出現(xiàn),自動(dòng)文本分類可以幫助人們快速、準(zhǔn)確的獲取所需信息,具有重要的研究意義和價(jià)值。本文就文本分類的關(guān)鍵技術(shù):文本預(yù)處理和特征選擇方面進(jìn)行了探究。
在文本預(yù)處理階段,停用詞的處理對(duì)分類效率和分類精度都有一定的影響。傳統(tǒng)的停用詞一般由人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷并加入到停用詞集合中,這種方法得到的停用詞沒(méi)有考慮不同的訓(xùn)練集合的特性。本文引入差異系數(shù)來(lái)描述特征詞在出現(xiàn)類別中的文檔頻數(shù)的離散程
2、度,提出了一種結(jié)合語(yǔ)料庫(kù)基于差異系數(shù)的動(dòng)態(tài)停用詞處理方法。方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)特征詞在各個(gè)類別中出現(xiàn)的文檔頻數(shù),并設(shè)定特征詞出現(xiàn)的最小類別數(shù),計(jì)算其差異系數(shù),進(jìn)而判斷該詞是否為停用詞。實(shí)驗(yàn)證明這種方法針對(duì)不同的語(yǔ)料庫(kù)可以選出特定的停用詞集,具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性。
在特征選擇階段,好的特征選擇算法可以更好的選出更有代表性的詞匯,提升分類性能。本文分析傳統(tǒng)卡方檢驗(yàn)的不足之處:
?。?)僅僅考慮了一個(gè)特征詞是否出現(xiàn)在一篇文檔中,沒(méi)有考
3、慮特征詞出現(xiàn)的頻度,引發(fā)低頻詞缺陷,影響分類精度。
?。?)若特征詞出現(xiàn)在指定類別中的文檔頻數(shù)較小,在其余類別中出現(xiàn)的文檔頻數(shù)高的話,卡方檢驗(yàn)會(huì)賦予該詞較高的卡方值,引發(fā)負(fù)相關(guān)現(xiàn)象。
針對(duì)卡方檢驗(yàn)的不足之處,本文引入了標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)和類內(nèi)特征詞分布兩個(gè)參數(shù),分別解決負(fù)相關(guān)和低頻詞缺點(diǎn),提出了改進(jìn)卡方檢驗(yàn)特征選擇。新的方法使用標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)來(lái)描述特征詞在某個(gè)類別中出現(xiàn)的文檔頻數(shù)和該特征詞在訓(xùn)練集出現(xiàn)的平均文檔頻數(shù)之間的距離,使用類內(nèi)
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