一种面向文本分类的特征向量优化方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：对文本进行建模的普遍方法是使用向量空间模型构建文本向量,并利用权值调整和维度调整对文本向量进行优化。提出了一种面向文本分类的特征向量优化方法。首先利用剔除近义词方法优化文本向量中的特征项;然后提出贡献率因子的概念,并利用其优化特征值。实验表明,相比朴素贝叶斯分类方法其效果提高了0.96%。因此,通过去除近义词和对提取出的特征词调整权重,可以达到优化特征向量、提高文本分类效果的目的。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/93231X/201708/672705073.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：特征向量 cqvip 朴素贝叶斯 贝叶斯分类 大家共享 机器学习 Mahout 特征向量 向量优化 文本分类