基于类间分散度和类内集中度的文本特征选择。

特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。论文首先定义了两种特征分类能力：一种是特征对类间文档的分散程度,该分散度越大越好;另一种是特征对类内文档的聚集程度,该集中度越大越好。然后把这两种特征影响度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性。仿真实验表明所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能。     

基于多种特征选择的NB组合文本分类器设计

针对朴素贝叶斯（NB）分类器在分类过程中存在诸如分类模型对样本具有敏感性、分类精度难以提高等缺陷,提出一种基于多种特征选择方法的NB组合文本分类器方法。依据Boosting分类算法,采用多种不同的特征选择方法建立文本的特征词集,训练NB分类器作为Boosting迭代过程的基分类器,通过对基分类器的加权投票生成最终的NB组合文本分类器。实验结果表明,该组合分类器较单NB文本分类器具有更好的分类性能。     

一种改进的文本特征选择方法的研究与设计

分析了特征选择采用互信息方法时文本分类性能较低的原因,认为与其在特征选择时倾向于选择稀有特征这一缺陷有很大关系。在此基础上,提出了一种基于分散度和平均频度的互信息特征选择方法。实验结果表明,改进后的互信息方法使文本分类性能有明显提高。     

结构特征和内容分析融合的博客文章分类

针对博客文章内容上,包含多个主题,类别归属不明显,多为作者自己主观意见且结构上,包括不同于文本的标签,普通文本分类方法直接应用于博客文章效果不理想的问题,提出一种结构特征和内容分析融合的博客文章分类方法。内容上,通过迭代两种不同特征选择方法,提高特征集代表性的前提下,利用正文,标题两个方面分类.结构上,利用博客文章特有的标签分类,并将三个方面融合。实验结果表明,改进的分类方法有效地提高了博客文章分类的性能。     

结合粗糙集与集成学习的中文文本分类方法研究

介绍中文文本分类的流程及相关技术。在分析传统的文本特征选择不足的基础上,提出了基于粗糙集与集成学习结合的文本分类方法,通过粗糙集进行文本的特征选择,采用一种集成学习算法AdaBoost.M1来提高弱分类器的分类性能,对中文文本进行分类。实验证明,这种算法分类结果的F1值比C4.5、kNN分类器都高,具有更加优良的分类性能。     

一种基于新的特征选择的海量网络文本挖掘算法研究

为了提高文本自动分类准确率,提出一种改进的蜂群优化神经网络的选择特征的文本数据挖掘算法.该算法将文本特征选择转换成一个多目标优化问题,以特征维数最少、分类正确率最高为选择标准,采用蚁群算法找到最优特征子集,最后神经网络建立文本自动分类器,进行仿真实验测试算法性能.仿真实验结果表明,提出的方法从高维文本最优文本特征,提高了文本自动分类的正确率和识别效率,是一种有效的网络文本挖掘算法.     

一种基于信息增益的特征优化选择方法

特征选择是文本分类的一个重要环节,它可以有效提高分类精度和效率。在研究文本分类特征选择方法的基础上,分析了信息增益方法的不足,将频度、集中度、分散度应用到信息增益方法上,提出了一种基于信息增益的特征优化选择方法。实验表明,该方法在分类效果与性能上都优于传统方法。     

基于多特征选择的中文文本分类

自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。特征选择作为文本分类中的关键,困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题。在分析已有的文本分类特征选择方法的基础上,实现了一种组合不同特征选择方法的多特征选择方法,应用于KNN文本分类算法,实验表明,多特征选择方法分类效果比单一的特征选择方法分类效果有明显的提高。     

基于多特征选择的中文文本分类

自动文本分类就是在给定的分类体系下，让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。特征选择作为文本分类中的关键，困难之一是特征空间的高维性，因此寻求一种有效的特征选择方法，降低特征空间的维数，成为文本分类中的重要问题。在分析已有的文本分类特征选择方法的基础上，实现了一种组合不同特征选择方法的多特征选择方法，应用于KNN文本分类算法，实验表明，多特征选择方法分类效果比单一的特征选择方法分类效果有明显的提高。     

用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法

特征选择是中文文本分类过程中的一个重要过程,特征项选择的优劣直接影响文本分类的准确率。在分析几种特征选择方法的基础上,提出一种类别区分词的特征选择方法。实验结果表明,类别区分词的特征选择方法的分类效率高于传统方法,从而验证了该方法的有效性。     

基于类信息的文本特征选择与加权算法研究

文本自动分类中特征选择和加权的目的是为了降低文本特征空间维数、去除噪音和提高分类精度。传统的特征选择方案筛选出的特征往往偏爱类分布不均匀文档集中的大类,而常用的TF·IDF特征加权方案仅考虑了特征与文档的关系,缺乏对特征与类别关系的考虑。针对上述问题,提出了基于类别信息的特征选择与加权方法,在两个不同的语料集上进行比较和分析实验,结果显示基于类别信息的特征选择与加权方法比传统方法在处理类分布不均匀的文档集时能有效提高分类精度,并且降维程度有所提高。     

基于假设检验的文本分类特征选择

在T-C(term-category)双向四格表中,特征与文档类相互独立与它们互不相关是等价的.基于此,本文应用了两种新颖的独立性假设检验方法来度量特征与文档类的相关程度,从文本集特征空间中选择能够高度代表文档内容的特征子集用于文本分类.实验结果表明,把假设检验应用于文本分类特征选择中,有利于提高分类性能.     

基于粗糙集的特征选择方法的研究

文本自动分类是指将文本按照一定的策略归于一个或多个类别中的应用技术。文本分类是文本挖掘的基础,而特征选择又是文本分类中的核心。论文分析了以前特征选择方法中由于特征数目过多而造成分类时间和精度不高的缺点,提出了一种基于粗糙集的特征选择方法,其特点是以特征在文本分类中的重要性对特征进行选择。最后通过实验验证了该算法,证明该方法是可行的。     

基于集成合并的文本特征提取方法

文本分类是在给定的分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程.在文本分类中,特征的提取对于分类的结果相当重要.从特征提取这一阶段出发,提出了一个集成合并的特征提取方法,该方法主要集成多种特征提取方法并合并关系密切的特征,并利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类的高准确率,能够求出全局最优方法等优点来对得到的特征向量进行分类评估.实验证明,此种特征提取能够降低分类时间和提高分类的准确率.     

模糊kNN在文本分类中的应用研究

自动文本分类是根据已经分配好类标签的训练文档集,来对新文档分配类标签.针对模糊kNN算法用于文本分类的性能进行了一系列的实验研究与分析.在中英文两个不同的语料集上,采用四种著名的文本特征选择方法进行特征选择,对改进的模糊kNN方法与经典kNN及目前广泛使用的基于相似度加权的kNN方法进行实验比较.结果表明,在不同的特征选择方法下,该算法均能削弱训练样本分布的不均匀性对分类性能的影响,提高分类精度,并且在一定程度上降低对k值的敏感性.     

基于偏斜数据集的文本分类特征选择方法研究

对于不同类别样本数量差别很大的偏斜文本数据集,使用传统的特征选择方法所选出的特征绝大多数来自于大类,会使得分类器偏重大类而忽略小类,直接影响分类效果。该文首先针对偏斜文本数据集的数据特点,分析发现偏斜数据集中影响特征选择的两个重要因素,即特征项的类别分布和类间差异,其中类别分布因素反映的是特征项在整个数据集中的类别频率差异;而类别差异因素反映的是特征项在不同类别之间的相对文档频率差异。然后基于这两个重要因素构造形成一个新的尤其适用于偏斜文本分类的特征选择函数— 相对类别差异(Relative Category Difference,RCD)。与传统的特征选择方法进行对比实验的结果表明,RCD特征选择方法对于偏斜文本分类效果更优。     

Automatic textual document categorization based on generalized instance sets and a metamodel

We propose a new approach to text categorization known as generalized instance set (GIS) algorithm under the framework of generalized instance patterns. Our GIS algorithm unifies the strengths of k-NN and linear classifiers and adapts to characteristics of text categorization problems. It focuses on refining the original instances and constructs a set of generalized instances. We also propose a metamodel framework based on category feature characteristics. It has a metalearning phase which discovers a relationship between category feature characteristics and each component algorithm. Extensive experiments have been conducted on two large-scale document corpora for both GIS and the metamodel. The results demonstrate that both approaches generally achieve promising text categorization performance.     

基于词频信息的改进信息增益文本特征选择算法

为克服传统信息增益(IG)算法对特征项的频数考虑不足的缺陷,在对传统算法和相关改进算法深入分析的基础上,提出一种基于词频信息的改进的IG文本特征选择算法。分别从特征项在类内出现的频数、类内位置分布、不同类间的分布等方面对传统IG算法的参数进行了修正,使特征频数信息得到充分利用。对文本分类的实验结果表明,所提算法的分类精度明显高于传统IG算法和加权的IG改进算法。