| 强化类别贡献的文本特征权重方案 |
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| 引用本文： | 平源,周亚建,张海滨,王枞,杨义先.强化类别贡献的文本特征权重方案[J].北京工业大学学报,2012,38(9):1389-1395. |
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| 作者姓名： | 平源 周亚建 张海滨 王枞 杨义先 |
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| 作者单位： | 1. 北京邮电大学网络与信息攻防技术教育部重点实验室,北京100876 北京邮电大学灾备技术国家工程实验室,北京100876
2. 北京工业大学应用数理学院,北京,100124 |
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| 基金项目： | 国家“863”计划资助项目，国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为使文本向量能准确表达文本信息、提升文本分类效果,提出了一种强化类别贡献的文本特征权重方案.利用后验概率定义了特征词的类别贡献度函数,结合相关频率权重因子,得到兼顾类别贡献度与类间分布差异的文本特征权重量化方案.在4个标准语料集上的测试结果表明,该方案实现简单,能更准确地刻画不同特征对分类的贡献差异,优化文本表示,并显著地提高文本分类效果.
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| 关 键 词： | 文本表示 文本分类 相关频率 类别贡献度 支持向量机 |
Term Weighting Scheme With Enhanced Category Contribution for Text Categorization |
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| PING Yuan,ZHOU Ya-jian,ZHANG Hai-bin,WANG Cong,YANG Yi-xian.Term Weighting Scheme With Enhanced Category Contribution for Text Categorization[J].Journal of Beijing Polytechnic University,2012,38(9):1389-1395. |
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| Authors: | PING Yuan ZHOU Ya-jian ZHANG Hai-bin WANG Cong YANG Yi-xian |
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| Affiliation: | 1,2(1.Key Laboratory of Network and Information Attack and Defense Technology of Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China; 2.National Engineering Laboratory for Disaster Backup and Recovery,Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,China;3.College of Applied Sciences,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | text representation text categorization relevance frequency category contribution supportvector machine |
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