【摘 要】
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特征降维是文本分类的关键步骤之一。传统互信息特征选择方法只关注了文档频，未考虑词频因素，并且忽视了负相关特征对文本分类的重要作用，导致其在不平衡语料集上的分类效果较差
【机 构】
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安徽广播电视大学安徽继续教育网络园区管理中心
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金重点项目(KJ2014A081);安徽省级优秀青年基金重点项目(2013SQRL097ZD)
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特征降维是文本分类的关键步骤之一。传统互信息特征选择方法只关注了文档频，未考虑词频因素，并且忽视了负相关特征对文本分类的重要作用，导致其在不平衡语料集上的分类效果较差。针对传统互信息方法存在的不足，提出一种改进的互信息特征选择方法，综合考虑词频因素及正、负相关特征对文本分类的影响，引入平均词频率和绝对值最大因子，克服传统互信息倾向于选择低频词、忽视负相关特征的缺陷。在不平衡语料集上的实验结果表明，改进的互信息能够有效提高文本分类性能。
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