一种基于信息熵的文本特征加权算法

来源 :河南省计算机学会2011年学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lcg512

【摘要】

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本文介绍了一种基于信息熵的文本特征加权算法—TF/IDF (MaxEnt)算法,用以提高文本分类器的分类性能.该算法将信息熵的概念引入到传统的文本特征加权算法—TF/IDF算法中,避免

【作者】

：

封超姬波叶阳东

【机构】

：

郑州大学信息工程学院,河南郑州,450052

【出处】

：

河南省计算机学会2011年学术年会

【发表日期】

：

2011年期

【关键词】

：

信息熵文本特征加权算法 IDF 文本分类器对比和分析实验结果概念引入

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本文介绍了一种基于信息熵的文本特征加权算法—TF/IDF (MaxEnt)算法,用以提高文本分类器的分类性能.该算法将信息熵的概念引入到传统的文本特征加权算法—TF/IDF算法中,避免了传统的TF/IDF算法忽略特征项在类内和类间分布情况的问题.本文详细分析了TF/IDF (MaxEnt)算法,并在两类典型的文本数据集上与传统的TF/IDF算法进行了对比和分析.实验结果表明:TF/IDF (MaxEnt)算法在文本分类精度方面优于传统的TF/IDF算法.

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