检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中山大学南方学院 [2]中山大学信息科学与技术学院
出 处:《科技信息》2009年第4期172-173,共2页Science & Technology Information
摘 要:从人工分类的角度看,标题、摘要及关键词中的词条对于文本分类具有更重要的作用,在特征选取中低DF值的词条可能更能代表文本的类别信息。针对以上两个问题,本文提出了基于类别核心词的特征选取方法。首先,从标题、摘要及关键词中提取类别核心词;然后,通过加权方式,强化它们在特征选取中的作用;最后在朴素贝叶斯分类方法上进行实验。实验结果表明,提出的方法能够有效提高中文文本的分类准确率。
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