文本分类中的特征选择方法  

Feature selection in text categorization

作　　者：程泽凯[1,2] 陆小艺[3] 

机构地区：[1]安徽工业大学计算机学院 [2]广西师范大学计算机科学学院,广西桂林541004 [3]广西师范大学计算机科学学院

出　　处：《安徽工业大学学报（自然科学版）》2004年第3期220-224,共5页Journal of Anhui University of Technology（Natural Science）

摘　　要：文本分类是数据挖掘的一个重要的研究方向,用机器学习方法进行特征选择对文本分类起关键作用。结合的工作,本文从文本的特征表示、特征选择等方面加以阐述,综合了已有和最新的各种基于评估函数的特征选择的方法,评价了它们的优缺点和适用范围。Text categorization is a very important direction in data mining. Feature selection using machine-learning approach is keystone and difficult point in text categorization. The theory of the feature representation and feature selection is introduced combining with our reseach work.Feature selection methods based on scoring function are colligated. Their advantage and disadvantage are evaluated.

关 键 词：文本分类 特征选择 评估函数 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]