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改进的TF-IDF中文本特征词加权算法研究
被引量:
10
1
作者
申剑博
《软件导刊》
2015年第4期67-69,共3页
在自动文本分类中,TF-IDF算法是最为常用的特征权重计算方法。该算法运用广泛,但是存在不足:只考虑了特征词的频率和包含特征词的文档数量,没有考虑到特征词在类内和类间对权重的影响。对特征词权重计算方法进行了改进。为了解决特征词...
在自动文本分类中,TF-IDF算法是最为常用的特征权重计算方法。该算法运用广泛,但是存在不足:只考虑了特征词的频率和包含特征词的文档数量,没有考虑到特征词在类内和类间对权重的影响。对特征词权重计算方法进行了改进。为了解决特征词在类内均匀分布以及在类间的比重问题,提出了修正函数TF-DFI-DFO。实验比较发现,新的特征词权重算法能够更加精确地反映出特征词的分布情况,该算法与传统的TF-IDF算法相比,在召回率、查准率和宏平均值上都有较大的提升。
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关键词
文本分类
TF-IDF算法
特征词权重
特征词分布
宏平均值
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职称材料
题名
改进的TF-IDF中文本特征词加权算法研究
被引量:
10
1
作者
申剑博
机构
西安工程大学计算机与信息学院
出处
《软件导刊》
2015年第4期67-69,共3页
文摘
在自动文本分类中,TF-IDF算法是最为常用的特征权重计算方法。该算法运用广泛,但是存在不足:只考虑了特征词的频率和包含特征词的文档数量,没有考虑到特征词在类内和类间对权重的影响。对特征词权重计算方法进行了改进。为了解决特征词在类内均匀分布以及在类间的比重问题,提出了修正函数TF-DFI-DFO。实验比较发现,新的特征词权重算法能够更加精确地反映出特征词的分布情况,该算法与传统的TF-IDF算法相比,在召回率、查准率和宏平均值上都有较大的提升。
关键词
文本分类
TF-IDF算法
特征词权重
特征词分布
宏平均值
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的TF-IDF中文本特征词加权算法研究
申剑博
《软件导刊》
2015
10
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