【摘 要】
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由于互联网和自媒体的快速崛起,人人都可以是内容生产者,各种信息文件呈爆炸式增长。我们不缺乏信息的来源,但找到需要的信息却愈加困难。为了便于用户浏览和搜索,需将文本进行合理分类。在文本分类中特征选择和特征加权是两个不可或缺的部分,因此,寻找有效的特征选择和特征加权的方法,对文本分类具有重要的理论意义与应用价值。本文对相关算法展开研究,主要的研究内容如下:（1）卡方统计算法的改进。特征选择模块是文本分
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由于互联网和自媒体的快速崛起,人人都可以是内容生产者,各种信息文件呈爆炸式增长。我们不缺乏信息的来源,但找到需要的信息却愈加困难。为了便于用户浏览和搜索,需将文本进行合理分类。在文本分类中特征选择和特征加权是两个不可或缺的部分,因此,寻找有效的特征选择和特征加权的方法,对文本分类具有重要的理论意义与应用价值。本文对相关算法展开研究,主要的研究内容如下:（1）卡方统计算法的改进。特征选择模块是文本分类的重要组成部分,该模块将输入的高维特征向量经过算法的计算,输出具有类别代表性的特征子集。针对传统的卡方统计算法的3点不足,分别是夸大低频词作用、未考虑特征词在类别中的位置分布、以及未考虑与类别成负相关的特征词。基于此,本文通过引入了词频调节参数、类内位置参数以及负相关修正因子进行改进,从而提出了一种改进的卡方统计算法IMP＿CHI,实验结果表明,改进的卡方统计算法IMP＿CHI比传统的卡方统计算法CHI在查准率、查全率以及F1值都有所提升。（2）TF-IDF算法的改进。特征加权模块把特征选择模块得到特征子集作为输入,根据特征词对文本的贡献度的不同分别给予不同的权重。针对传统的TF-IDF算法的两点缺陷,只关注特征词的数量而不是文档数量,以及只关注类内特征词的分布,忽视类别间的分布状况。基于此,本文通过采用的TF-IWF算法以及引入类间权重因子进行改进,从而提出了一种改进的TF-IDF算法,再结合本文提出的改进的卡方统计算法IMP＿CHI,选用支持向量机完成文本分类。实验结果表明,改进的TF-IDF算法比改进前的TF-IDF算法在查准率、查全率以及F1值都有所提升。
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