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Ambiguity measure-based feature selection for text categorization

机译:基于模棱两可分类的基于测量的特征选择

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摘要

Feature selection is one of methods that reduce the size of the number of features in text categorization. In this paper, we proposed a feature selection method, which filtered some features that only rarely occur in one category and do not occur in other categories from the feature subset generated by ambiguity measure method. The experiments show that the proposed method can improve the performance in the context of special classifier and text corpus.
机译:特征选择是减少文本分类中功能数量的大小的方法之一。在本文中,我们提出了一种特征选择方法,该方法过滤了一些只在一个类别中才能发生的特征,并且不会以歧义测量方法产生的特征子集中的其他类别中发生。实验表明,该方法可以提高特殊分类器和文本语料库的上下文中的性能。

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