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文本信息處理技術(shù)是信息檢索研究特別是基于Web的信息挖掘研究領(lǐng)域的重要研究方向，而文本自動(dòng)分類技術(shù)是文本信息處理的重要研究?jī)?nèi)容。文本自動(dòng)分類（Text Categorization，TC）是指根據(jù)待分類文本的具體內(nèi)容將其自動(dòng)劃分到相應(yīng)的一個(gè)或幾個(gè)文本類別里。通常使用向量模型用于文本表示，使用文本中的單詞或詞組作為文本特征項(xiàng)。高維的文本向量不僅使得計(jì)算開(kāi)銷加大，而且相應(yīng)的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題嚴(yán)重影響著分類算法性能，降低了分類的效率。因此有效的文本特征降維方法成為提高文本分類效率的重要途徑。
特征選擇是文本自動(dòng)分類的核心技術(shù)。針對(duì)經(jīng)典的CHI模型不足之處，本文首先從特征項(xiàng)與類別之間的正負(fù)相關(guān)性角度對(duì)特征項(xiàng)進(jìn)行刪減；然后針對(duì)類偏斜分類環(huán)境下的特征項(xiàng)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整；進(jìn)而以特征項(xiàng)的詞頻數(shù)為依據(jù)，從特征項(xiàng)在文本中的具體位置、特征項(xiàng)的類內(nèi)及類間分布等層面再對(duì)模型逐步改進(jìn)，提出了一種優(yōu)化的CHI特征選擇方法。隨后的文本分類試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
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