基于类别概念的特征选择方法  

Feature Selection Method Based on Category Concept

作　　者：王琳[1] 陈伟萍[2] 封化民[3] 方勇[1,4] 杨鼎才[2] 

机构地区：[1]北京邮电大学电信工程学院 [2]燕山大学 [3]北京电子科技学院信息安全与保密重点实验室 [4]北京电子科技学院信息安全与保密重点实验室,北京100070

出　　处：《北京电子科技学院学报》2006年第2期10-14,共5页Journal of Beijing Electronic Science And Technology Institute

基　　金：国家自然科学基金资助项目(项目编号:60472082)

摘　　要：基于中文文本分类的定义和向量空间模型,本文分析了正确分类文本的关键所在。通过对传统的特征选择方法的分析,提出了新的特征选择方法。通过支撑向量机对中等规模语料库的实验,验证了此方法的有效性。Based on the definition of text categorization and VSM （Vector Space Model）, this paper analyzes the key points of correctly categorizing texts. After analyzing the conventional feature selection methods, a new feature selection method was proposed. Experiment result on a mid-size corpus With Support Vector Machine shows the effectiveness of the method.

关 键 词：文本分类 向量空间模型 知网 类别概念 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]