【摘要】：傳統(tǒng)的特征提取方法大多注重類別對特征詞的作用,不能很好地表達樣本對類別的影響。為此,對樣本的類別貢獻問題進行研究。針對Sprinkling特征提取方法中未考慮樣本對類別的貢獻度問題,提出一種基于K-Sprinkling的特征提取方法。綜合考慮樣本緊密度和樣本隸屬度信息,利用Sprinkling方法的特點,將樣本權(quán)值映射到語義空間中,實現(xiàn)對文本的分類。實驗結(jié)果表明,K-Sprinkling方法比傳統(tǒng)的Sprinkling方法在平衡樣本分類上F1值提高了1.89%,在不平衡樣本分類上F1值提高了3.30%,取得了較好的分類效果。
[Abstract]:Most of the traditional feature extraction methods pay attention to the effect of category on the feature words, and can not express the influence of samples on the category well. Therefore, this paper studies the category contribution of samples. In order to solve the problem of the contribution of samples to categories in Sprinkling feature extraction, a feature extraction method based on K-Sprinkling is proposed. Considering the compact density of samples and the membership information of samples, the weights of samples are mapped to semantic space by using the characteristics of Sprinkling method, and the text classification is realized. The experimental results show that the F1 value of the K-Sprinkling method is 1.89% higher than that of the traditional Sprinkling method, and the F1 value of the unbalanced sample classification is 3.30% higher than that of the traditional Sprinkling method.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學(xué)信息與計算機工程學(xué)院;
【基金】：黑龍江省自然科學(xué)基金(F201201) 林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(201504307)
【分類號】：TP391.1

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