基于特征缺失补偿最大熵模型的文本分类

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：针对自然语言处理中普遍存在的特征缺失问题,提出了基于特征缺失补偿最大熵模型的文本分类方法。为避免数据稀疏时出现训练过适应,采用高斯先验平滑进行特征补偿,并提出基于条件最大熵计算增益和基于特征频数的混合特征选择方法。通过实验将本方法与中心法、最近邻、贝叶斯、SVM和平滑前的最大熵文本分类器进行了比较,实验结果表明基于特征缺失补偿最大熵模型分类器的综合性能超过以上算法。http://www.cqvip.com//QK/90226X/201005/33850513.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1 回帖

关键词：最大熵模型 最大熵 cqvip HTML 大家共享 特征缺失 最大熵 文本分类 特征选择