文本分类中基于K-Sprinkling的特征提取方法

发布时间：2019-04-27 00:44

【摘要】：传统的特征提取方法大多注重类别对特征词的作用,不能很好地表达样本对类别的影响。为此,对样本的类别贡献问题进行研究。针对Sprinkling特征提取方法中未考虑样本对类别的贡献度问题,提出一种基于K-Sprinkling的特征提取方法。综合考虑样本紧密度和样本隶属度信息,利用Sprinkling方法的特点,将样本权值映射到语义空间中,实现对文本的分类。实验结果表明,K-Sprinkling方法比传统的Sprinkling方法在平衡样本分类上F1值提高了1.89%,在不平衡样本分类上F1值提高了3.30%,取得了较好的分类效果。
[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.
【作者单位】： 东北林业大学信息与计算机工程学院;
【基金】：黑龙江省自然科学基金(F201201) 林业公益性行业科研专项(201504307)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2466537