中文文本分类中的特征选择研究

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毕业论文范文题目： 中文文本分类中的特征选择研究，论文范文关键词： 中文文本分类中的特征选择研究
中文文本分类中的特征选择研究毕业论文范文介绍开始：
　　毕业论文中文文本分类中的特征选择研究，正文共45页，附源程序。
　　摘要
　　信息技术的迅猛发展与互联网的快速普及引发了信息的爆炸性增长。文本作为最重要的电子数据形式之一，增长速度更为惊人。为了从规模庞大的文本集里获取有用的信息，需要快速有效的方法。基于机器学习的文本分类技术可以在较大程度上解决文本库杂乱无章的现象，帮助人们将大量的文本自动分门别类。文本自动分类技术有广阔的应用前景，因此得到了广泛的关注，对其相关方面的研究也取得很大的进展。特征选择是文本自动分类中最重要的环节之一，是本文研究的重点。特征选择是一个从原始特征集中抽取出它的一个由重要词汇组成的真子集的过程。通过一个评估函数给原始特征集里的每个特征打分，选取分值高于阈值的特征。高效的文本分类分类器要求组成其向量空间的特征应该带有较强的分类信息，同时向量空间能很好的兼顾各个类别里的文本的信息。本文分析了典型的特征选择算法DF和MI的优点和不足，并以此为基础提出了基于二类信息差值的特征提取方法（IDTC），IDTC强调特征对任意两个类别的分类作用,理论上能很好的满足文本分类中对特征集的要求。实验结果表明，使用IDTC选择方法的分类器，比使用DF和MI选择方法的分类器的效果要好得多，并有不逊于使用其他特征选择算法的分类器的表现。
　　关键词：中文；文本分类；特征选择；二类信息差值
　　
　　目录
　　摘要 I
　　ABSTRACT II
　　第一章前言 1
　　11 研究背景 1
　　12 文本分类的应用领域 2
　　13 中文文本分类概述 3
　　131 文本分类问题描述 3
　　132 文本分类过程 3
　　14 国内外研究现状 4
　　141 国外研究现状 4
　　142 国内研究现状 5
　　143 现有分类系统的缺陷 5
　　15 本文组织 6
　　第二章中文文本分类的关键技术 7
　　21 自动分词技术 7
　　211 中文分词方法 7
　　212 中科院 ICTCLAS 分词组件简介 8
　　22 VSM向量空间模型 8
　　23 停用词过滤 8
　　24 单词权重的计算 9
　　241 布尔权重 9
　　242 TF权重 10
　　243 IDF权重 10
　　244 TF-IDF权重及其变体 10
　　25 文本分类算法 11
　　251 朴素贝叶斯分类算法 11
　　252 KNN分类算法 12
　　26 文本分类器性能评价 13
　　27 中文文本语料库 15
　　第三章基于二类信息差值的特征提取方法 16
　　31 特征选择概要 16
　　32 常用的特征选择算法 16
　　321 文档频率 16
　　322 信息增益(IG) 17
　　- v -
　　323 互信息(MI) 17
　　324 𝝌𝟐 统计量(CHI) 18
　　325 期望交叉熵 19
　　33 改进的基于二类信息差值特征提取方法 19
　　331 DF与MI的思想与不足 19
　　332 基于二类信息差值的特征提取方法IDTC 20
　　第四章实验结果与分析 22
　　41 实验目的 22
　　42 实验数据 22
　　43 实验方案 22
　　44 实验结果及分析 23
　　45 实验总结 27
　　第五章总结与展望 28
　　51 总结 28
　　52 进一步工作 28
　　致谢 30
　　参考文献 31

以上为本篇毕业论文范文 中文文本分类中的特征选择研究的介绍部分。

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