Modified DFS-based term weighting scheme for text classification
Modified DFS-based term weighting scheme for text classification
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用于文本分类的改进的基于 DFS 的术语加权方案
DOI：
10.1016/j.eswa.2020.114438
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发表时间：
2021-04
影响因子：
8.5
通讯作者：
Chaoqun Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Long Chen;Liangxiao Jiang;Chaoqun Li
随着互联网上文本数据的快速增长，文本分类越来越受到人们的关注。作为一种广泛使用的文本表示方法，向量空间模型(VSM)将文档的内容表示为由术语空间中的术语频率(Tf)组成的向量。由于不同的术语在文档中具有不同的重要程度，因此设计合适的术语权重方案对于提高文本分类的性能至关重要。在这项研究中，我们首先对现有的知名术语加权方案进行了全面的调查，发现它们并不完全有效，研究人员仍然专注于提出新的术语加权方案。为了进一步提高TC的性能，我们提出了一种新的基于改进区分特征选择器(DFS)的术语加权方案，我们称之为TF-MDFS(ModifiedDFS-Based TF)。实验结果表明，在广泛使用的基分类器的分类精度方面，TF-MDFS总体上优于现有的术语加权方案。
With the rapid growth of textual data on the Internet, text classification (TC) has attracted increasing attention. As a widely used text representation method, the vector space model (VSM) represents the content of a document as a vector composed of term frequency (TF) in the term space. Because different terms have different levels of importance in a document, designing an appropriate term weighting scheme is crucial to improve the performance of TC. In this study, we first conducted a comprehensive survey of the existing well-known term weighting schemes and found that they are not fully effective and that researchers are still focused on proposing new term weighting schemes. To further improve the performance of TC, we propose a new term weighting scheme based on the modified distinguishing feature selector (DFS), which we call TF–MDFS (modified DFS-based TF). Experimental results show that TF–MDFS is overall better than existing state-of-the-art term weighting schemes in terms of the classification accuracy of widely used base classifiers.
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朴素贝叶斯的类特定属性值加权
影响因子：
8.1
作者：
Zhang Huan;Jiang Liangxiao;Yu Liangjun
通讯作者：
Yu Liangjun
DOI：
10.1016/j.asoc.2017.04.069
发表时间：
2017-09
期刊：
Appl. Soft Comput.
影响因子：
--
作者：
Thabit Sabbah;A. Selamat;Md. Hafiz Selamat;Fawaz S. Al-Anzi;E. Herrera-Viedma;O. Krejcar;H. Fujita
通讯作者：
Thabit Sabbah;A. Selamat;Md. Hafiz Selamat;Fawaz S. Al-Anzi;E. Herrera-Viedma;O. Krejcar;H. Fujita
DOI：
10.1016/j.ins.2013.02.029
发表时间：
2013-07
期刊：
Inf. Sci.
影响因子：
--
作者：
F. Ren;M. G. Sohrab
通讯作者：
F. Ren;M. G. Sohrab
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
Journal of management science
影响因子：
--
作者：
อนิรุธ สืบสิงห์
通讯作者：
อนิรุธ สืบสิงห์
DOI：
10.1109/tsmc.2018.2828018
发表时间：
2020-04
期刊：
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
影响因子：
--
作者：
Wenyin Gong;Yong Wang;Z. Cai;Ling Wang
通讯作者：
Wenyin Gong;Yong Wang;Z. Cai;Ling Wang