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J-GLOBAL ID：201702283107515546   整理番号：17A0170307

MRMRに基づくテキスト分類特徴選択手法【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection Method Based on MRMR for Text Classification

著者 (5件)： Li Junhuai (Xi’an University of Technology) ,  Fu Jingfei (Xi’an University of Technology) ,  Jiang Wenjie (Xi’an University of Technology) ,  Fei Rong (Xi’an University of Technology) ,  Wang Huaijun (Xi’an University of Technology)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 10  ページ： 225-228  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 特徴選択はテキスト分類技術における重要な処理ステップであり、特徴語選択の優劣は後続のテキスト分類結果の正確性に直接関係する。相互情報量(MI),情報利得(IG),Χ2統計量(CHI)などの従来の特徴選択方法を使用することによって,冗長性が存在する。この問題を解決するために,頻度-逆文档率(TF_IDF)と最大相関最小冗長度(MRMR)を結合することによって,MRMRに基づく特徴語の二次選択法を提案する。実験結果は,この方法が特徴語間の冗長性を減少させ,テキスト分類の精度を改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 冗長性 ,  *特徴選択 ,  相互情報量 ,  冗長度 ,  統計量
準シソーラス用語： 選択法 ,  情報利得 ,  正確性 ,  特徴語 ,  *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Feature selection ,  Maximal relevance minimal redundancy(MRMR) ,  Term frequency-inverse document frequency(TF-IDF) ,  Text classification

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： テキスト分類 ,  特徴選択 ,  手法