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针对传统TF-IDF在文本过滤时存在的缺点,提出一种基于特征词抽取的文本过滤算法。简要分析文档信息过滤原理和流程,重点讨论文档信息过滤算法设计及技术实现。实验结果表明,所提出的算法可有效对文档信息进行过滤,能够提高信息检索质量。 相似文献
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文本分类特征降维研究综述 总被引:5,自引:0,他引:5
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一种基于类别信息的文本自动分类模型 总被引:2,自引:0,他引:2
从理论角度分析基于互信息的特征选择方法的不足,提出一种改进的互信息特征选择方法;针对向量空间模型在文本表示方面的问题,使用类别空间模型将文本表示为矩阵,有效利用文本的类别信息,实现一种基于类别信息的文本分类算法。对中文文本的分类实验结果表明,该文本分类方法具有良好的分类效果。 相似文献
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本文提出一种新的基于语义核的中文实体关系抽取方法,在通常的序列核中嵌入语义信息,然后用改进后的k均值算法进行聚类。实验结果证明我们的方法是比较有潜力的。 相似文献
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基于IIG和LSI组合特征提取方法的文本聚类研究 总被引:8,自引:0,他引:8
本文利用改进的信息增益特征选择方法和潜在语义索引技术组合的特征提取方法 ,对文本进行了有效的自动聚类。从语料库中抽取了 2 5 0篇文本 ,首先利用向量空间模型和改进的信息增益特征选择方法 ,构造文本特征向量 ,利用C 均值方法聚类 ,聚类结果准确率、查全率、F measure分别达到 0 .82、0 . 88、0 .83。在此基础上 ,对最优的特征选择结果运用潜在语义索引方法 ,对奇异值分解的结果进行截断处理 ,发现奇异值K取 4 0时聚类结果的准确率、查全率、F measure达到 0 . 95、0. 5 7、0 . 78,在有效地降维的同时 ,大幅度地提高了聚类的准确率。 相似文献
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基于ⅡG和LSI组合特征提取方法的文本聚类研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文利用改进的信息增益特征选择方法和潜在语义索引技术组合的特征提取方法,对文本进行了有效的自动聚类.从语料库中抽取了250篇文本,首先利用向量空间模型和改进的信息增益特征选择方法,构造文本特征向量,利用C-均值方法聚类,聚类结果准确率、查全率、F-measure分别达到0.82、0.88、0.83.在此基础上,对最优的特征选择结果运用潜在语义索引方法,对奇异值分解的结果进行截断处理,发现奇异值K取40时聚类结果的准确率、查全率、F-measure达到0.95、0.57、0.78,在有效地降维的同时,大幅度地提高了聚类的准确率. 相似文献
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基于统计频率的文本分类特征选择算法研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析χ2统计量(Chi-square, CHI)的缺陷和不足,针对它对低文档频的特征项不可靠,而且不能说明词条和类别的相关性的缺点,对其进行改进,提出统计频率(Statistical Frequency, SF )算法。实验结果表明,统计频率算法能够弥补这些不足,在文本分类中表现出良好的分类效果。 相似文献
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本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能. 相似文献