改進的TF-IDF算法在文本分類中的研究
所屬分類:技術論文
上傳者:zhoubin333
文檔大小:491 K
標簽: 文本分類 VSM TF-IDF
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文檔介紹:企業(yè)數(shù)字化建設過程中,,對大量日常經(jīng)營活動文本的數(shù)字化處理通常是多任務的,需要對文本數(shù)據(jù)同時完成信息抽取和文本分類任,。在此應用場景下,為了實現(xiàn)更加精準的分類效果,,提出一種改進的TF-IDF算法,,將文本信息抽取結果也作為文本重要類別區(qū)分特征。通過引入信息增益方法得到改進的權重計算公式,,進而得到改進的文本特征向量空間表示,,再構建文本分類模型。實驗以石油行業(yè)中文文本為例,,選取測試文本2 006條進行文本分類對比實驗,,實驗結果表明改進的TF-IDF算法精確率P達到99.3%,召回率R達到98.7%,,相比于傳統(tǒng)TF-IDF算法文本分類效果得到顯著提高,。
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