特征项权重

作品数：25被引量：202H指数：5
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相关作者：贝雨馨倪志伟贾兆红贾瑞玉甘立国更多>>
相关机构：安徽大学延边大学北京化工大学山东师范大学更多>>
相关期刊：《自动化技术与应用》《延边大学学报（自然科学版）》《科技和产业》《计算机工程与应用》更多>>
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基于机器学习的中文评论倾向性分类实证研究被引量：2
《信息网络安全》2013年第10期164-166,共3页周军 何力 韩伟红 邓璐 
国家高技术研究发展计划(863计划)[2011AA010702]
文章对长度短、变形词多的中文评论的倾向性分类问题做了深入研究,分析了目前比较流行的几种算法,其中特征选取方法选取了卡方统计量(CHI)、信息增益(IG)、互信息(MI);分类算法选取了K最邻近节点(KNN)方法、支持向量机(SVM)方法、朴素...
关键词：倾向性 机器学习 特征选择 特征项权重 
基于机器学习的中文微博情感分类实证研究被引量：125
《计算机工程与应用》2012年第1期1-4,共4页刘志明 刘鲁 
国家自然科学基金(No.90924020);教育部博士点基金(No.200800060005)
使用三种机器学习算法、三种特征选取算法以及三种特征项权重计算方法对微博进行了情感分类的实证研究。实验结果表明,针对不同的特征权重计算方法,支持向量机(SVM)和贝叶斯分类算法(Nave Bayes)各有优势,信息增益(IG)特征选取方法相比...
关键词：微博 情感分类 机器学习 特征选取 特征项权重 
基于柔性匹配的中文文本特征提取方法被引量：3
《计算机工程》2010年第16期63-64,70,共3页帅正化 周学广 
针对含有变形关键词的不良信息过滤问题,提出一种基于柔性匹配的中文文本特征信息提取方法。该方法采用柔性匹配技术识别和提取变形关键词,改进向量空间模型中特征项权重的计算方法,对具有变形形式的关键词赋予较高权重,从而提高特征信...
关键词：柔性匹配 特征信息提取 变形关键词 特征项权重 
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