作者：叶敏; 汤世平; 牛振东文本分类特征选择
摘要：采用向量空间模型（vector space model,VSM）表示网页文本,通过在CHI（Chi-Square）特征选择算法中引入频度、集中度、分散度、位置信息这四个特征因子,并考虑词长和位置特征因子改进TF-IDF权重计算公式,提出了PCHI-PTFIDF（promoted CHI-promoted TF-IDF）算法用于中文文本分类。改进算法能降维得到分类能力更强的特征项集、更精确地反映特征项的权重分布情况。结果显示,与使用传统CHI和传统TF-IDF的文本分类算法相比,PCHI-PTFIDF算法的宏F1值平均提高了10%。
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