多标记文本分类中信息增益特征选择方法研究  

Study on Information Gain Feature Selection in Multi-labeled Text Categorization

作　　者：许朝阳[1] 

机构地区：[1]莆田学院,福建莆田351100

出　　处：《廊坊师范学院学报（自然科学版）》2012年第5期46-48,共3页Journal of Langfang Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：莆田市科技项目[2011G04(2)]支持

摘　　要：针对信息增益特征选择方法没有很好考虑多标记的分布,在多标记文本分类中表现不佳的问题,用标记矩阵的协方差改善特征选择时标记之间的关联产生的影响,提高分类效果。最后通过实验证明,改进的信息增益特征选择方法具有可行性和有效性。To solve the problem of the poor effect of information gain feature selection on the multi-labeled text categorization,which does not consider multi labeled distribution.Class corelation is taken into account and use multi-label covariance to improve IG feature selection in classification.The experimental results verify the efficiency and probability of the improved information gain feature selection in Multi-labeled text categorization.

关 键 词：文本分类 多标记分类 信息增益 特征选择 协方差 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]