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国家自然科学基金(60375022)
作品数:
2
被引量:45
H指数:2
相关作者:
吕宝粮
井佐原均
内山将夫
申红
文益民
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相关机构:
上海交通大学
国立信息与通讯技术研究所
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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吕宝粮
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1篇
2006
1篇
2005
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文本分类的特征提取方法比较与改进
被引量:40
2006年
文本的特征提取是文本分类过程中的一个重要环节,它的好坏将直接影响文本分类的准确率。该文介绍了词条的χ2统计方法(CHI)、词条与类别的互信息(MI)、信息增益(IG)、词条的期望交叉熵(CE)等文本特征提取方法,并对其取词策略进行了改进。为了对这些特征提取方法进行系统地比较,选择了三种代表性的分类器对《读卖新闻》文本数据库进行了分类实验。实验结果表明χ2统计方法具有最好的准确率,各种改进的特征提取方法都能提高文本分类的准确率。
申红
吕宝粮
内山将夫
井佐原均
关键词:
特征提取
文本分类
互信息
支持向量机
最小最大模块化支持向量机改进研究
被引量:5
2005年
该文提出了一种新的聚类算法以实现训练数据的等分割并将其应用于最小最大模块化支持向量机(M3-SVM)。仿真实验表明:当训练数据不是同分布时,与随机分割方法相比,该文提出的聚类算法不但能提高M3-SVM的一般化能力,缩短训练时间,还能减少支持向量。
文益民
吕宝粮
关键词:
支持向量机
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