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结合类频率的关联中文文本分类
Integrating Class Frequency Into Association Rules Based Chinese Text Categorization作者机构：华中科技大学计算机学院数据库与多媒体技术研究所湖北武汉430074 中国电力财务有限公司华中分公司湖北武汉430077
出 版 物：《中文信息学报》 (Journal of Chinese Information Processing)
年 卷 期：2004年第18卷第6期
页 面：30-36页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)]
基 金：科技部科技电子政务系统关键技术及应用系统的研究资助 (2 0 0 1BA110B0 1)
主 题：计算机应用 中文信息处理 基于关联的分类 中文文本分类 词类频率 类别特征词集合
摘 要：该文提出一种词类频率和关联中文文本分类相结合的算法ARCTC。此算法将文档视作事务 ,关键词视作项 ,并针对文本事务的特性 ,提出利用词的类频率筛选与分类相关性不大的词汇 ,然后将改进的关联规则挖掘算法用于挖掘项和类别间的相关关系。挖掘出的规则用于形成类别特征词的集合 ,可用来和类标号未知文档的词的集合求交集 ,交集元素个数最多者即为所分类别。实验证明 ,该算法在提高训练时间和测试时间的同时具有较好的召回率、准确率和F Measure。
