【摘 要】
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为提高不均衡文本分类的准确率和稳定性,提出了一种基于类别加权和方差统计的联合特征选择方法.首先,基于类别文档数大小对特征选择的影响,给出了一种类别加权策略以强化小类
【机 构】
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北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京市科学技术情报研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61375059)
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为提高不均衡文本分类的准确率和稳定性,提出了一种基于类别加权和方差统计的联合特征选择方法.首先,基于类别文档数大小对特征选择的影响,给出了一种类别加权策略以强化小类别的特征;其次,在探究特征类别区分能力的基础上,设计了类别方差统计策略来凸显含有丰富类别信息的特征;最后,将2种策略相融合,实现了一种联合特征选择的新算法.在Reuters-21578和复旦大学语料这2个不均衡语料上的实验都表明：该算法有效,特别是在小类别的分类效果上远远好于IG、CHI和DFICF等流行的通用算法.
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