文本分类研究：特征选择技术在监督与半监督学习中的应用

特征子集的质量。实验验证了SFRSC在减少人工标注需求的同时，能保持甚至提高分类效果，有效地解决了半监督情况下的特征选择问题。 (3)针对监督信息不确定的情况，提出了一种新的特征选择方法，该方法能够适应不同程度的类别不确定性。通过对不确定性度量的建模，设计了一种动态调整权重的策略，以处理类别标签的模糊性和不一致性。实验结果显示，该方法在面对类别不确定性时，仍能稳定地选择出对分类有贡献的特征，提高了分类模型的鲁棒性。 (4)结合有监督和半监督学习模式，提出了一种多模态特征选择框架，该框架能够根据可用的监督信息灵活地切换不同的特征选择策略。通过集成有监督和半监督的特征选择算法，实现了在各种情况下都能优化特征子集的选择，从而提高文本分类的性能。 (5)深入研究了特征选择的评估标准，对比了信息增益、卡方检验、互信息等多种评估指标在文本分类中的适用性，并通过实验证明了在不同场景下，这些指标的有效性和局限性，为特征选择的策略选择提供了理论依据。 本文对文本分类中的特征选择技术进行了全面且深入的研究，不仅提出了针对性的算法，还对特征选择的理论基础和实际应用进行了探讨，为文本分类领域的降维和性能提升提供了新的思路和方法。这些研究成果对于提高文本分类的效率和准确性，尤其是在大数据量和复杂类别结构的文本处理中，具有重要的理论价值和实践意义。