【摘 要】
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特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息（MI）、信息增益（IG）、χ2统计量（CHI）等提取的特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(61172018);陕西教育厅科技计划(15JS077);西安市科技计划(CXY1439(8))资助
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特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息（MI）、信息增益（IG）、χ2统计量（CHI）等提取的特征词仍存在冗余。针对这一问题,通过结合词频-逆文档率（TF_IDF）和最大相关最小冗余标准（MRMR）,提出了一种基于MRMR的特征词二次选取方法 TFIDF_MRMR。实验结果表明,该方法可以较好地减少特征词之间的冗余,提高文本分类的准确率。
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