互联网文本分类的特征选择算法研究

“文本特征提取方案的研究与设计，王然，辛阳 - 论文探讨了在大数据时代背景下，文本分类技术的重要性和面临的挑战，特别是由于数据量大导致的维度灾难问题。作者通过分析比较主流的特征选择方法，提出了一种基于卡方检验的特征自动选择算法，并通过实验验证了该算法的有效性。” 在当今互联网技术和大数据时代，文本数据的分析与挖掘已经成为学术界和工业界关注的焦点。文本分类作为其中的关键技术，它在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等领域有着广泛应用。然而，面对海量的文本数据，传统的分类器往往会遇到“维度灾难”问题，即随着特征维度的增加，分类效果反而下降，这是因为大量冗余或无关特征的存在增加了模型的复杂性。 论文的作者王然和辛阳针对这一问题，深入研究了文本分类中的特征提取策略。特征提取是文本分类中的关键步骤，其目的是从原始文本中选择出最有代表性的特征，以降低数据维度，提高分类效率和准确性。文中对比分析了多种主流的特征选择方法，这些方法可能包括词频统计、TF-IDF（词频-逆文档频率）、互信息、信息增益等。 论文特别提出了一种基于卡方检验（Chi-squared test）的特征选择算法。卡方检验常用于评估特征与类别的独立性，通过计算特征与类别之间的关联度来筛选出与分类结果高度相关的特征。这种方法有助于去除无关特征，提升模型的泛化能力。 实验部分，作者运用该算法对实际文本数据集进行处理，并对比其他特征选择方法，验证了所提算法在降低维度、保持分类性能上的有效性。实验结果可以量化地展示特征选择对文本分类性能的改善程度，进一步证明了基于卡方检验的特征选择策略在大数据文本分类中的实用价值。 关键词：文本分类，特征提取，卡方检验。这些关键词表明论文的核心内容集中在如何通过有效的特征选择来优化文本分类任务，特别是利用统计学方法解决大数据环境下的维度问题。中图分类号：TP301，这表示论文属于计算机科学技术领域的数据处理技术。 这篇论文为大数据时代的文本分类提供了一种新的解决方案，通过卡方检验的特征选择策略，有效地应对了高维文本数据带来的挑战，为后续的研究工作提供了理论支持和实践指导。