两步特征选择提升中文文本分类效果

"本文提出了一种两步特征选择方法，用于中文文本分类，旨在解决传统全局特征选择可能忽略部分重要分类特征的问题。该方法通过过滤掉与类别关联性不强的特征，然后利用词的统计信息识别每个类别的区分词，从而找出最优分类特征子集。最后，结合各个类别的最优子集构成最终的分类特征集合。实验以朴素贝叶斯分类器为基础，对比了5种特征选择公式（IG，ECE，CC，MI和CHI），结果显示新方法在分类性能上优于传统方法，提高了分类准确率。这种方法在保持分类信息的同时，保留了传统方法的优点，能更有效地捕获文本的分类信息。" 在这篇文章中，作者探讨了中文文本分类中的特征选择问题。传统的全局特征选择方法可能存在一个缺陷，即可能忽视某些对分类至关重要的局部特征。为了克服这个问题，他们提出了一种创新的两步特征选择策略。 第一步是特征过滤，它去除那些与分类类别关联性不强的特征。这一过程有助于减少噪声特征，提高后续分析的效率和准确性。 第二步是类别区分词的确定。通过对词的统计分析，可以识别哪些词对于区分不同的文本类别特别有效。这一步基于词频、信息增益或其他相关统计量，目的是找出每个类别最具区分力的特征子集。 最后，将各个类别所选的最优特征子集整合，形成最终用于分类的特征集合。这种综合考虑类别特异性和全局信息的方法，使得分类模型能够更好地捕捉文本的内在结构和语义差异。 实验部分，作者选择了朴素贝叶斯分类器作为基础模型，并采用了信息增益（IG）、熵与条件熵差（ECE）、互信息（MI）以及卡方检验（CHI）等五种特征选择公式，对新方法与传统方法进行了比较。实验结果表明，两步特征选择法在多项分类性能指标上均优于传统方法，提升了分类准确率，显示出其优越性。 这个两步特征选择方法在中文文本分类任务中提供了一种有效且改进的特征提取策略，它不仅考虑了特征与类别的相关性，还尽可能保留了传统方法中的优势，提高了文本分类的准确性和鲁棒性。这对于文本挖掘、信息检索、情感分析等领域具有重要的实践意义。