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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