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在综合考虑特征整体与局部分布基础上,提出一种高性能的文本特征自动提取算法。算法引入云隶属度概念对特征分布进行修正,不需任何先验知识,能根据特征分布特点自动获取云隶属度高的特征集。实验结果表明：该特征集具有特征个数少、分类精度高的特点,性能明显比当前主要的特征选择方法的性能优。
基于云模型的文本特征自动提取算法
【摘 要】
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在综合考虑特征整体与局部分布基础上,提出一种高性能的文本特征自动提取算法。算法引入云隶属度概念对特征分布进行修正,不需任何先验知识,能根据特征分布特点自动获取云隶
【机 构】
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重庆大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,西南交通大学信息科学与技术学院
【出 处】
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中南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2011年3期
【基金项目】
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国家重大科技专项子课题（2008ZX07315-001）, 重庆市重大科技专项（2008AB5038）, 中央高校基本科研业务资助项目（CDJXS11181160）
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