其后对传统TF-IDF策略进行改进并联合基于SVM模型机器学习算法完成自动化文本分类系统的设计。 二、基础算法 2.1、TF-IDF算法【词频-逆文档频】 可以参考上一篇博客【文本分类】基于类信息的TF-IDF权重分析与改进。 2.2、改进算法 传统的TF-IDF算法忽略了相似词对文本分类的影响。[例如,经过训练得到特...
二、基础算法 2.1、TF-IDF算法【词频-逆文档频】 可以参考上一篇博客【文本分类】基于类信息的TF-IDF权重分析与改进。 2.2、改进算法 传统的TF-IDF算法忽略了相似词对文本分类的影响。[例如,经过训练得到特征词"自然语言处理"对标签"文本分类"有很大贡献度,那么"NLP"作为与"自然语...
类间的分布关系和位置信息改进TF-IDF算法,突出特征项的重要性,并结合Word2vec工具训练的词向量对文本进行表示;然后使用ABLCNN提取文本特征,ABLCNN结合了注意力机制,长短期记忆网络和卷积神经网络的优点,既可以有重点地提取文本的上下文语义特征,又兼顾了局部语义特征;最后,将特征向量通过softmax函数进行文本分类.在...
了较满意的中文文本分类效果。1基于改进TF ·IDF 的特征提取方法 1.1向量空间模型 针对文本的特征提取中，文本数据通常描述为向量空间模型 （Vector Space Model,VSM ）。VSM 方法把非结构化的文本数据映射到 一个特定的空间，将其表示成计算机可以识别的结构化的向量形式[3]。针对M 个无序的特征词t i ，建立...
1.本发明属于语义网络技术领域,尤其涉及一种基于改进的tf-idf文本分类方法、系统及计算机设备。 背景技术: 2.目前,随着互联网的发展与普及,用户对各种数字信息的需求日益增加。同时,获取数字信息的途径也在不断增多。 3.然而,获取的信息质量却良莠不齐,这为用户处理信息带来了许多困难。借助自动化处理技术不但可以对...
摘要：为获得更加精确稳定的文本分类结果，提出一种基于^最近邻（-N N)和词频-逆文档词频（TF-IDF)改进的文 本分类方法，主要由文本模块、图形用户界面（G U I)模块、预处理模块、；F N N&TF-ID F模块和相似性测量共5个模块 组成。在权重获取方面，对处于不同位置的特征词分别赋予不同的系数，通过构建权重...
基于TFIDF特征选择方法的改进
Research on Text Categorization Based on Improved TFIDF Algorithm%基于改进 TFIDF 算法的文本分类研究Research on Text Categorization Based on Improved TFIDF Algorithm%基于改进 TFIDF 算法的文本分类研究TFIDF算法特征选择文本分类Due to the broad application of text categorization in information retrieval , em...
简介:【文本分类】基于类信息的TF-IDF权重分析与改进 摘要:改进TFIDF,增加了类间因子、类内因子,应用于文本的特征选择,提高了精度 。 参考文献:[1]姚严志,李建良.基于类信息的TF-IDF权重分析与改进[J].计算机系统应用,2021,30(09):237-241. 一、引言 ...
基于文本分类TFIDF方法的改进与应用 维普资讯 http://www.cqvip.com