基于词典和遗传算法的文本特征获取方法

被引：2

作者：

覃晓 ^{[1
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]}

元昌安 ^{[1
]}

彭昱忠 ^{[1
,2
]}

王艳 ^{[1
]}

机构：

[1] 广西师范学院信息技术系

[2] 广西师范学院数学与计算机科学系

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 21期

关键词：

主题词典; 遗传算法; VSM; 文本特征提取; 文本分类;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.21.077

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

Web文本特征获取是Web挖掘中重要而关键的前提工作,传统文本特征获取方法由于在确定文本词条的权重方面做得不够准确,从而直接影响了文本分类算法的精确度。为此,提出一种基于主题词典和遗传算法的文本特征获取方法(dic-tionary and GA-based feature selection algorithms,DGFSA),利用主题词典来调整词条权重,从而获取文本特征向量。实验结果表明,DGFSA比传统算法在文本分类的准确率和特征词的约简率方面分别提高了28.4%和16.3%。

引用

页码：5651 / 5654

页数：4

共 6 条

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