改进信息增益的维吾尔文特征选择方法

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作   者：

韩军兵;  哈力旦·阿布都热依木;  古力努尔·艾尔肯;  何燕; 

作者机构：

新疆大学电气工程学院; 

关键词：

倒逆转文档频率;  特征选择;  类词频;  文本分类;  信息增益; 

期刊名称：

计算机工程与应用

基金项目：

视频图像中不良文本的识别与过滤-维吾尔语系
基于高速、压缩域的数字动态图像的维吾尔文信息检索

i s s n：

1002-8331

年卷期：

2017 年 53 卷 023 期

页   码：

34-38

摘   要：

特征选择是维吾尔语文本分类的关键技术,对分类结果将产生直接的影响.为了提高传统信息增益在维吾尔文特征选择中的效果,在深度分析维吾尔文语种特点的基础上,提出了一种新的信息增益特征选择方法.该方法结合类词频和特征分布系数以及倒逆文档频率,对传统信息增益进行修正;引入一个备选特征分布系数来平衡类间选取的特征个数;在维吾尔文数据集上实验验证.实验结果表明,改进的算法对维吾尔文分类效果有明显的提高.