| 改進(jìn)的TF-IDF算法在文本分類中的研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>491 K | |
| 標(biāo)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(shè)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(wù)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(yīng)用場景下，為了實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的分類效果，提出一種改進(jìn)的TF-IDF算法，將文本信息抽取結(jié)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(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式，進(jìn)而得到改進(jìn)的文本特征向量空間表示，再構(gòu)建文本分類模型。實(shí)驗(yàn)以石油行業(yè)中文文本為例，選取測試文本2 006條進(jìn)行文本分類對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的TF-IDF算法精確率P達(dá)到99.3%，召回率R達(dá)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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