【摘 要】
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在短文本分类中,特征项的选择和特征权重的计算是非常重要的两个步骤。传统卡方统计量方法(CHI)存在特征项与类别负相关的问题,使得短文本分类模型的性能并不好。笔者就此问
【基金项目】
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陕西省社会科学基金项目(项目编号:13D175)
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在短文本分类中,特征项的选择和特征权重的计算是非常重要的两个步骤。传统卡方统计量方法(CHI)存在特征项与类别负相关的问题,使得短文本分类模型的性能并不好。笔者就此问题提出了一种新的混合特征选择算法,用改进的短文本类关键词抽取方法,结合改进的CHI特征选择的方法,以及将类关键词扩展到文档向量中,有效克服了CHI方法的特征项与类别负相关的问题。通过对网络医务咨询短文本分类的实验,对新算法与传统CHI方法以及其他特征选择算法的实验结果作对比,表明了新算法要优于传统特征选择算法。
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