文本分类的特征选择

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【中文标题】文本分类的特征选择【英文标题】:Feature Selection for Text Classification 【发布时间】:2013-10-13 18:39:35 【问题描述】:

我正在研究一个文本分类问题,其中选择 100 个最常用的词作为特征。我相信如果我使用更好的特征选择方法,结果会得到改善吗?有任何想法吗? TF-IDF 可以工作吗?如果是,那么如何?

【问题讨论】:

这个问题似乎跑题了,因为它是关于文本分类的,可能更适合scicomp.stackexchange.com 可能重复:***.com/questions/13603882/… 【参考方案1】:

您可以使用特征选择来改善结果

1) 信息增益

2) 卡方

3) 相互信息

4) 词频

TF-IDF 你可以看到这个link它会帮助你

【讨论】:

以上是关于文本分类的特征选择的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

文本分类特征选择方法

文本分类混合CHI和MI的改进文本特征选择方法

Spark2.0 特征提取转换选择之二:特征选择文本处理,以中文自然语言处理(情感分类)为例

文本特征选择

基于改进CHI和PCA的文本特征选择

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