Algorithm Research & Explore
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3237-3239,3285

Feature weighting scheme based on category information and term entropy

Feature weighting scheme based on category information and term entropy
Alimjan Aysaa,b
Yin Xiaoyub
Kurban Ubulb
Li Zhea
a. Network & Information Technology Center, b. School of Information Science & Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China

摘要

Feature weighting schemes based on category information is not accurate enough to express the relationship between features and categories. That is the classification ability of the features with the same category frequency can't be compared, so the distribution of the features in the category should be considered. This paper combined the inverse category frequency(ICF) and inner category entropy of the features into the term weight calculation, and constructed two supervised feature weighting schemes. The experimental results on the Uygur text categorization dataset show that this method can obviously improve the spatial distribution of the samples and improve the micro average F1 value of the Uygur text classification.

基金项目

新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2016D01C068)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0294
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 3237-3239,3285
文章编号: 1001-3695(2019)11-007-3237-03

发布历史

[2019-11-05] Printed Article

引用本文

阿力木江·艾沙, 殷晓雨, 库尔班·吾布力, 等. 基于类别信息和特征熵的文本特征权重计算 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3237-3239,3285. (Alimjan Aysa, Yin Xiaoyu, Kurban Ubul, et al. Feature weighting scheme based on category information and term entropy [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3237-3239,3285. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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