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基于信息增益的中文网页SVM分类研究
1
作者
潘正才
陈海光
《上海师范大学学报(自然科学版)》
2013年第3期277-282,共6页
针对中文网页文本分类中特征降维方法和传统信息增益方法的缺陷和不足做出优化改进,旨在有效提高文本分类效率和精度.首先,采取词性过滤和同义词归并处理对特征项进行初次特征降维,然后提出改进的信息增益方法对特征项进行特征加权运算...
针对中文网页文本分类中特征降维方法和传统信息增益方法的缺陷和不足做出优化改进,旨在有效提高文本分类效率和精度.首先,采取词性过滤和同义词归并处理对特征项进行初次特征降维,然后提出改进的信息增益方法对特征项进行特征加权运算,最后采用支持向量机(SVM)分类算法对中文网页进行文本分类.理论分析和实验结果都表明本方法比传统方法具有更好的性能和分类效果.
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关键词
信息增益方法
词性过滤
同义词归并
特征加权
支持向量机
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职称材料
题名
基于信息增益的中文网页SVM分类研究
1
作者
潘正才
陈海光
机构
上海师范大学信息与机电工程学院
出处
《上海师范大学学报(自然科学版)》
2013年第3期277-282,共6页
基金
上海市教育委员会科研创新项目(09YZ154)
文摘
针对中文网页文本分类中特征降维方法和传统信息增益方法的缺陷和不足做出优化改进,旨在有效提高文本分类效率和精度.首先,采取词性过滤和同义词归并处理对特征项进行初次特征降维,然后提出改进的信息增益方法对特征项进行特征加权运算,最后采用支持向量机(SVM)分类算法对中文网页进行文本分类.理论分析和实验结果都表明本方法比传统方法具有更好的性能和分类效果.
关键词
信息增益方法
词性过滤
同义词归并
特征加权
支持向量机
Keywords
information gain method
part-of-speech filtering
synonyms merging
feature weighting
Support Vector Machine
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于信息增益的中文网页SVM分类研究
潘正才
陈海光
《上海师范大学学报(自然科学版)》
2013
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