【摘 要】
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文本分类的效果依赖于文本特征选择的好坏.传统的特征选择方法,利用特征的词频或者特征与类别的关系,进行特征选择.不仅没有考虑特征的语义,而且大多只能用于标注数据集的特
【机 构】
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中国科学技术大学 信息科学技术学院 自动化系,合肥,230026
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文本分类的效果依赖于文本特征选择的好坏.传统的特征选择方法,利用特征的词频或者特征与类别的关系,进行特征选择.不仅没有考虑特征的语义,而且大多只能用于标注数据集的特征选择.本文提出 LDA 词向量特征选择方法和Word2vec词向量特征选择方法,分别在主题空间和词语上下文关系上,学习特征的语义,进行特征选择.语料经特征选择后,利用向量空间模型进行分类.在复旦语料上的实验结果表明,基于词向量的特征选择分类效果相对于传统的特征选择得到了改善.并且,基于词向量的特征选择是一种无监督的方法,无需标注类别信息.
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