基于词频差异的特征选取及改进的TF-IDF公式
文档向量化的质量对于文本分类的速度和准确度有着很大的影响.对文档向量化中常用的TF-IDF公式,互信息量公式以及信息增益公式进行了分析.提出一种基于词频差异的特征选取方法和改进的TF-IDF公式,以提高特征选取质量和文本分类的速度及准确度.
特征选取、向量空间模型、文本分类、TF-IDF、信息增益、互信息量
25
TP391(计算技术、计算机技术)
2005-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
2031-2033
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特征选取、向量空间模型、文本分类、TF-IDF、信息增益、互信息量
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TP391(计算技术、计算机技术)
2005-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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