【摘 要】
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文本作为一种重要信息载体,对之提取的特征有着直观的含义,但其数量太多.因而,选取合适的特征子集对后续任务至关重要.作为基于文档频率的文本特征选择方法,相对判别准则只关注了特征与类别的相关性,并以此来进行特征选择.为了去除冗余特征,文章在相对判别准则的基础上提出了去冗余相对判别准则.去冗余相对判别准则引入了可计算的文本分布式表示,以此来计算冗余,并结合相对判别准则来进行特征选择.文章在Reuters21578数据集上进行了实验,与先进文本特征选择方法进行了对比.实验结果表明:去冗余相对判别准则在分类准确度指
【机 构】
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苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006;苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006;苏州大学 江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏 苏州 215006
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文本作为一种重要信息载体,对之提取的特征有着直观的含义,但其数量太多.因而,选取合适的特征子集对后续任务至关重要.作为基于文档频率的文本特征选择方法,相对判别准则只关注了特征与类别的相关性,并以此来进行特征选择.为了去除冗余特征,文章在相对判别准则的基础上提出了去冗余相对判别准则.去冗余相对判别准则引入了可计算的文本分布式表示,以此来计算冗余,并结合相对判别准则来进行特征选择.文章在Reuters21578数据集上进行了实验,与先进文本特征选择方法进行了对比.实验结果表明:去冗余相对判别准则在分类准确度指标上有一定提升,尤其在选择特征维度较大的情况下能有效地避免冗余,具有显著的去冗余能力.
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