【摘 要】
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文本分类中的一个主要问题是如何提高分类准确性。为了提高分类准确性，提出了一种基于TF-IDF的新的加权方法TF-IDF-IF。此方法引入了一个新的参数来表示类内特征，它用来计算一个类中文档中的术语频率。实验使用CHI卡方统计特征选择方法在数据集中选择1000个特征，然后使用TF-IDF、TF-IDF-CF、LTC和TFC方法在一些常用的分类器如朴素贝叶斯、贝叶斯网络、KNN、SVM中进行实验。实验
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文本分类中的一个主要问题是如何提高分类准确性。为了提高分类准确性，提出了一种基于TF-IDF的新的加权方法TF-IDF-IF。此方法引入了一个新的参数来表示类内特征，它用来计算一个类中文档中的术语频率。实验使用CHI卡方统计特征选择方法在数据集中选择1000个特征，然后使用TF-IDF、TF-IDF-CF、LTC和TFC方法在一些常用的分类器如朴素贝叶斯、贝叶斯网络、KNN、SVM中进行实验。实验结果表明，这种方法可以取得很好的效果。
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