【摘 要】
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为了解决传统TF-IDF算法太过依赖词频,未考虑关键词在不同文本的不同分布对其权重影响的问题,提出一种基于信息论的TF-IDF特征选择和文本分类方法.首先,对文本进行分词以及去停用词的处理,然后使用Word2vec的skip-gram模型结合基于信息论的TF-IDF对处理后的文本进行特征选择,以更准确的表征文本,最后使用双向长短时记忆网络(BiLSTM)来进行访问上下文信息,得到文本分类的结果.结果表明,该方法与原始TF-IDF相比,分类的精确率、召回率和F1值都分别有所提升.
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
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为了解决传统TF-IDF算法太过依赖词频,未考虑关键词在不同文本的不同分布对其权重影响的问题,提出一种基于信息论的TF-IDF特征选择和文本分类方法.首先,对文本进行分词以及去停用词的处理,然后使用Word2vec的skip-gram模型结合基于信息论的TF-IDF对处理后的文本进行特征选择,以更准确的表征文本,最后使用双向长短时记忆网络(BiLSTM)来进行访问上下文信息,得到文本分类的结果.结果表明,该方法与原始TF-IDF相比,分类的精确率、召回率和F1值都分别有所提升.
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