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基于位置及词频信息的优化CHI文本特征选择 方法基于位置及词频信息的优化CHI文本特征选择 方法
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2015, 5(9), 322-330
Published Online September 2015 in Hans. /journal/csa
/10.12677/csa.2015.59040
An Improved CHI Text Feature Selection
Method Based on the Location and Word
Frequency Information
Aling Song, Haifeng Liu, Shousheng Liu
Institute of Sciences, PLA University of Science and Technology, Nanjing Jiangsu
Email: hfliu1962@
nd th st
Received: Oct. 2 , 2015; accepted: Oct. 16 , 2015; published: Oct. 21 , 2015
Copyright © 2015 by authors and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
/licenses/by/4.0/
Abstract
Text feature selection is the core technology of text automatic categorization. Aiming at the short-
comings of classical CHI model, we have screened the feature set which is based on the point of
view of the positive and negative correlation between the feature and categories firstly. According
to the type of deflection classification conditions, we adjust the feature weighting secondly. Third-
ly, basing on characteristics of word frequency, we gradually improve the model based on the
characteristics of a specific location in the text and the characteristics of distribution of informa-
tion between classes. Finally, we propose an optimized CHI feature selection method. Text classi-
fication experiments demonstrate the effectiveness of the optimized CHI model.
Keywords
Feature Selection, Chi-Square, Relevance, Location Distribution, Class Deflection
基于位置及词频信息的优化CHI文本特征选择
方法
宋阿羚,刘海峰,刘守生
解放军理工大学理学院,江苏 南京
Email: hfliu1962@
文章引用: 宋阿羚, 刘海峰, 刘守生. 基于位置及词频信息的优化CHI 文本特征选择方法[J]. 计算机科学与应用, 2015,
5(
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