期望交叉熵相关论文
近年来,随着互联网的不断发展和普及,各种各样的信息以爆炸般的速度产生。信息资源已经成为一种新的财富。但是,信息的日益增多带......
本文为了提高过滤模块性能，研究了垃圾邮件过滤系统所需的各种技术，包括中文分词技术、中文分词词典机制、自动文本分类技术等。通过......
话题检测是处理互联网新闻数据的一种重要方法。主要任务是从新闻数据中自动检测和组织潜在的话题信息,对网络中分散的信息进行有......
分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的Na(i)ve Bayes过滤模型(NBF),指出了期望交叉熵(ECE)特征词选取方法的不足.提出了改进的Na(......
针对文本分类特征选择方法中的卡方统计(CHI)和期望交叉熵(ECE),分析了其特点和不足。为了避免传统CHI和ECE方法在不平衡数据集上......
特征选择是中文文本分类过程中的一个重要过程,特征项选择的优劣直接影响文本分类的准确率。在分析几种特征选择方法的基础上,提出......
特征选择是中文文本分类过程中的一个关键环节，文本特征项选择的优劣将直接影响文本分类的准确率。针对传统的特征选择算法没有考虑......
特征选择和特征抽取是文本分类中特征降维的主要方法。目前各种特征选择方法主要致力于度量特征与文本类别的相关性，却很少考虑特征......
为改善文本分类的效率和效果，降低计算复杂度，在分析了经典的特征选择方法后，提出加权的文本特征选择方法。该方法不仅利用数据集中文......
分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的NaveBayes过滤模型（NBF）,指出了期望交叉熵（ECE）特征词选取方法的不足。提出了改进的NaveBa......
对四种特征选择方法：互信息、信息增益、x^2统计和期望交叉熵作了简要的介绍，并且结合KNN分类算法，使用查全率、查准率、宏平均和微平......
提出了一种实体关系抽取方案,该方案针对实体关系抽取中特征空间维数过高问题,引入了文本分类中的特征选择算法,如信息增益、期望......
针对传统特征加权方法未充分考虑词语之间的语义信息和类别分布信息的不足,提出了一种融合词语共现距离和类别信息的短文本特征提......
为了在面向旅游领域的文本分类系统中选择有效的分类特征,提高分类性能,本文根据系统采用的训练集、训练过程及分类算法等因素重新......
