特征权重计算：结合类别信息与熵的文本分类改进方法

"基于类别信息和特征熵的文本特征权重计算" 本文主要探讨的是在文本分类任务中如何更准确地计算特征权重，特别是针对那些类别频率相同但可能具有不同区分能力的特征。传统的基于类别信息的特征权重计算方法往往无法有效地评估这类特征的重要性。为了弥补这一不足，作者提出了一种新的计算方法，它结合了特征的反类别频率（Inverse Category Frequency, ICF）和类内熵（Entropy）。 特征的反类别频率（ICF）是一种衡量特征在不同类别中出现频率的指标，与传统的TF-IDF（词频-逆文档频率）类似，但更注重类别间的差异。ICF考虑了一个特征在所有类别中的稀有性，而不仅仅是全局的稀有性。然而，仅依赖ICF可能无法完全反映出特征在特定类别内部的分布情况。 类内熵则是衡量一个特征在同一类别内分布的混乱程度，高熵表示特征在该类别内部的分布均匀，低熵则表示集中。通过结合ICF和类内熵，可以更好地理解特征在类别内部的区分度，从而提供更全面的特征权重。 文章构建了两种有监督的特征权重计算方案，这些方案旨在同时考虑特征的类别分布和类内信息，以更精确地评估特征对分类的影响。实验是在维吾尔文文本分类语料库上进行的，结果表明，采用这种新方法可以显著改善样本的空间分布状态，进而提高文本分类的微平均F1值。这意味着模型的分类性能得到提升，特别是在处理类别分布不均衡或者类别内特征多样性较大的问题时。 此外，文章还提到了研究背景，指出这项工作得到了新疆维吾尔自治区自然科学基金的资助，以及作者团队的研究方向，包括自然语言处理、信息安全、文本挖掘和计算机应用技术。这表明研究不仅关注理论创新，还与实际应用紧密相连。 关键词的选取反映了研究的核心内容，包括文本分类、文本特征、权重计算和类别频率，这些都是文本挖掘和机器学习领域的重要概念。通过这篇论文，读者可以了解到如何结合类别信息和特征熵来优化特征权重，从而提升文本分类算法的性能。 这种方法提供了一种改进的特征选择策略，对于处理大规模文本数据集和多类别文本分类问题具有潜在的应用价值，尤其是在处理多语言和少数族裔语言的文本数据时，可以为未来的文本分析任务提供有益的参考。