基于粗糙集理论的文本分类算法研究

被引：7

作者：

林珣 ^{[1
,2
]}

李志蜀 ^{[2
]}

周勇 ^{[3
]}

机构：

[1] 西南财经大学经济信息工程学院

[2] 四川大学计算机学院

[3] 华兴职业技术学院

来源：

计算机科学 | 2011年 / 38卷 / 11期

关键词：

文本分类; 粗糙集; 约简;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

文本分类是中文信息处理的重要研究领域。给文本分配一个或多个不同的类别,可提高文本检索和存储的处理效率。粗糙集是一种不需要任何先验信息的分类方法,通过对文本分词、过滤掉停用词之后把剩余的词语作为特征项,然后把文本用向量空间模型表示出来,将文本集转化成不带决策属性的信息系统,用粗糙集理论中核心内容属性约简实现对文本的分类。实验表明,该方法的查准率和查全率都有所提高。

引用

页码：239 / 240+263 +263

页数：3

共 9 条

[1]

粗糙集理论与方法.[M].张文修等编著;.科学出版社.2001,

[2] A support vector machine classifier with rough set-based feature selection for breast cancer diagnosis [J].