【摘 要】
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从人工分类的角度看，标题、摘要及关键词中的词条对于文本分类具有更重要的作用，在特征选取中低DF值的词条可能更能代表文本的类别信息。针对以上两个问题，本文提出了基于类别核
【机 构】
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中山大学南方学院,中山大学信息科学与技术学院
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从人工分类的角度看，标题、摘要及关键词中的词条对于文本分类具有更重要的作用，在特征选取中低DF值的词条可能更能代表文本的类别信息。针对以上两个问题，本文提出了基于类别核心词的特征选取方法。首先，从标题、摘要及关键词中提取类别核心词；然后。通过加权方式，强化它们在特征选取中的作用；最后在朴素贝叶斯分类方法上进行实验。实验结果表明，提出的方法能够有效提高中文文本的分类准确率。
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