一种面向文本分类的特征向量优化方法

对文本进行建模的普遍方法是使用向量空间模型构建文本向量,并利用权值调整和维度调整对文本向量进行优化。提出了一种面向文本分类的特征向量优化方法。首先利用剔除近义词方法优化文本向量中的特征项;然后提出贡献率因子的概念,并利用其优化特征值。实验表明,相比朴素贝叶斯分类方法其效果提高了0.96%。因此,通过去除近义词和对提取出的特征词调整权重,可以达到优化特征向量、提高文本分类效果的目的。