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本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、χ2分布CHI四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM)和KNN两种不同的分类器以考察不
提出了一种基于特征项扩展的中文文本分类方法.该方法首先对文档的特征词进行分析,然后利用HowNet抽取最能代表主题的特征义原,接着根据这些义原对特征项进行扩展,并赋予扩展的特征项适当权值来说明其描述能
这是一篇硕士论文,题目是《中文文本分类中特征选择方法的研究与实现》,不但有理论上的研究,更难的是有具体的实例,还给出了软件的界面,值得参考。
针对从文集全局角度评价特征重要性的传统特征选择方法可能忽略某些重要分类特征的问题,提出两步特征选择方法.该方法首先过滤掉类别关联性不强的特征;然后根据词的统计信息将词归为各个类别的区分词,找出每个类的
文本分类模型处理流程 1.样本整理 2.数据预处理 直接按照字符处理可以使用keras的api Tokenizer(char_level=True) 建立字符数字索引 text_to_sequence
WordFeature 一个文本分类器 希望对大家有用
文本分类训练样本集,主要为新闻集,将近万余个样本,已完成标签分类,可用于文本分类模型训练,主要为源文本内容,下载后需要自行中文分词等预处理
NULL博文链接:https://luchi007.iteye.com/blog/2267674
本报告包括完整的文本分类处理过程,包括24万搜狗预料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建(CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值)。并用自编朴素贝叶斯以及sklear
文本分类语料库,包含医药、计算机、环境、经济、交通、艺术、体育等10个学科领域
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