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J-GLOBAL ID：201702263270688823   整理番号：17A1253737

テキスト特徴選択のための融合Gini指数と用語頻度【Powered by NICT】

Fusing Gini Index and Term Frequency for Text Feature Selection

著者 (4件)： Wu Lin ,  Wang Yongbin ,  Zhang Shengyan ,  Zhang Yannan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigMM  ページ： 280-283  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動テキスト分類は,プロセスの鍵技術であり,大規模テキストデータを組織化した。特徴空間の高次元性がテキスト分類のための主要な課題であることが知られている。このような問題を低下させるだけでなく,既存の芸術に触発されたために,Gini係数と用語頻度の従来の方法論(TF)を融合した新規による効果的なテキスト特徴選択アルゴリズム,Gini TFと命名を提案した。特に,関与するGini TF機能は純度と前典型的な用語頻度逆文書頻度(TF IDF)法に基づくGini指数テキスト特徴選択を組み合わせることにより構成される賢明である。このような計算効率融合はテキスト特徴選択の有効性を改善するために有益である。実験結果は,提案したGini TF融合アルゴリズムは効率的にテキスト特徴空間の次元を低減し,幾つかの以前の古典的方法と比較してテキスト分類の精度を改善できたことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 純度 ,  *特徴選択 ,  高次元 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算効率 ,  Gini係数 ,  特徴空間 ,  テキスト分類 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  索引言語  (AC05030W) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴選択 ,  融合 ,  指数 ,  用語 ,  頻度