文本特征构建与分类

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:44:06

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文本特征构建与分类

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康奈尔大学网站的2M影评数据集。配合教程http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41542107

通俗易懂的ThinkPHP文章发布系统源码（前台+后台）主要是后台可以实现文章的非常方便的发布。 ThinkPHP框架+百度UEditor编辑器实现.具体使用方法参考ruby97的CSDN博客

特征工程中的特征构建的主要目的是生成新的特征，而针对不同的特征，有多种方式可以形成新的特征，例如有针对分类特征、针对数值特征和针对文本特征对其进行生成新的特征。

Introduce 文本话题分析文本分类的一个应用领域，主要是针对文本表现的主题的划分。目前，针对文本话题分类的研究还是很热的，主要包括微博，知乎等大型话题社区，论坛类网站。之前知乎针对该问题在著名的机器学习比赛网上，还开展了比赛，有关技术和code有很多。文本话题分析主要是应用是对文本进行领域划分、个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域等。而特征选择会对分类结果产生极大的影响。因此，

文本分类-特征选择方法一、概念特征词选择和特征词权重 1.特征词选择：特征词选择是为了降低文本表示的维度，而特征词权重是为了表示文本表示中每一个特征项的重要程度。常见的且基础的文本特征选择的算法有基于文档频率(DocumentFrequency)、信息增益(InformationGain,IG)、开方拟和检验方法(CHI统计)、互信息(mut

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