如何使用卡方检验提取文本特征词,请写出数学公式
时间: 2023-04-07 17:05:41 浏览: 47
卡方检验用于判断两个分类变量之间是否存在关联性,可以用于提取文本特征词。具体步骤如下:
1. 将文本数据转化为词频矩阵,每行表示一个文本,每列表示一个词,矩阵中的元素表示该词在该文本中出现的次数。
2. 计算每个词在所有文本中出现的次数,以及每个文本中所有词出现的总次数。
3. 对于每个词,计算其在每个类别中出现的次数,以及该类别中所有词出现的总次数。
4. 对于每个词,计算其在所有类别中出现的期望次数,期望次数等于该词在所有文本中出现的次数乘以该类别中所有词出现的总次数,再除以所有文本中所有词出现的总次数。
5. 对于每个词,计算其在每个类别中的卡方值,卡方值等于(观察次数-期望次数)的平方除以期望次数的和。
6. 对于每个词,计算其在所有类别中的卡方值,卡方值等于每个类别中该词的卡方值的和。
7. 对于每个词,如果其在所有类别中的卡方值大于某个阈值,则将其作为特征词。
数学公式如下:
1. 词频矩阵:$X_{ij}$表示第$i$个文本中第$j$个词出现的次数。
2. 每个词在所有文本中出现的次数:$A_j=\sum_{i=1}^n X_{ij}$。
3. 每个文本中所有词出现的总次数:$B_i=\sum_{j=1}^m X_{ij}$。
4. 每个词在每个类别中出现的次数:$E_{ij}=\frac{A_jB_i}{\sum_{i=1}^n B_i}$。
5. 每个词在每个类别中的卡方值:$\chi^2_{ij}=\frac{(X_{ij}-E_{ij})^2}{E_{ij}}$。
6. 每个词在所有类别中的卡方值:$\chi^2_j=\sum_{i=1}^n \chi^2_{ij}$。
7. 特征词:如果$\chi^2_j$大于某个阈值,则将第$j$个词作为特征词。