【摘 要】
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特征提取技术是决定分类结果优良的主要因素,传统特征提取方法存在许多不足,诸如,当类别和特征分布高度不平衡时,不能有效地处理低频词；对于单个特征的处理不当,导致局部最优
【机 构】
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中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
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特征提取技术是决定分类结果优良的主要因素,传统特征提取方法存在许多不足,诸如,当类别和特征分布高度不平衡时,不能有效地处理低频词；对于单个特征的处理不当,导致局部最优解的产生.针对特征提取技术中的问题,提出基于x2统计-遗传算法的特征提取算法,此方法将词条的x2统计值引入到特征向量中,将此类向量作为遗传算法的初始种群进行启发式搜索,与此同时,针对特征提取的性质,提出新的适应度函数和交叉规则.实验表明,基于x2统计-遗传算法的特征提取算法能选择出准确表征文本类别的特征项,将其运用到文本分类系统中能有效地提高文本分类的准确率.
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