改进的相对词频文本特征抽取：提升类别区分效果

本文主要探讨了一种基于相对词频的文本特征抽取方法，针对评估函数在识别已定义类别之外的文本时区分度较低的问题，提出了一个改进模型。评估函数的核心是结合现代汉语词频统计结果，通过计算词语相对于整个语料库的频率比例，即相对词频，来确定其特征权重。这种方法摒弃了传统评估函数可能对常见停用词的过度依赖，使得特征选择更为精确。 该模型的关键步骤包括：首先，利用大规模语料库进行现代汉语词汇的频率统计，收集每个词在不同类别文本中的出现频率；其次，根据统计结果，对每个词计算出相对词频，即它在特定类别中的频率与所有类别中该词的平均频率之比；最后，通过比较相对词频，选取那些在特定类别中显著高或低频的词语作为特征词，这些词更能区分特定类别与其他类别。 实验部分展示了这种方法的有效性。通过对多个数据集的分类任务进行测试，结果显示，基于相对词频的特征抽取模型在区分已定义类别与未定义类别之间的文本时，性能优于传统的评估函数。这表明该模型能够更准确地提取文本的类别相关特征，从而提高文本分类的精度和效率。 此外，文中还提到了关键词：“特征抽取”、“特征向量”、“评估函数”和“相对词频”，这些都是本文的核心概念，它们共同构成了研究的基础和方法论。本文的研究成果对于自然语言处理、文本挖掘等领域具有实际应用价值，特别是在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等场景中，可以提升文本处理的自动化和准确性。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的文本特征抽取方法，通过引入相对词频这一统计指标，有效地解决了评估函数在处理未知类别的文本时的不足，为文本分类任务带来了新的思考和实用工具。