Abstract-Efficient feature selection är en viktig fas för att utforma ett effektivt textkategoriseringssystem. Olika funktionsvalsmetoder har föreslagits för att välja olika funktionsuppsättningar. Det är ofta viktigt att utvärdera vilken metod som är mer effektiv för en given uppgift och vilken storlek på funktionen som är ett effektivt val av modell. Syftet med detta dokument är att besvara dessa frågor för att utforma Urdu text kategoriseringssystem. Fem allmänt använda funktionsvalsmetoder undersöktes med hjälp av sex välkända klassificeringsalgoritmer: naiva Bays (NB), k-nearest granne (KNN), stöd vektormaskiner (SVM) med linjära, polynomiska och radiala baskärnor och beslutsträd (dvs. Övriga upplysningar: a) Övriga upplysningar: a) Obligatorisk: a) Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Obligatorisk: Ob. Studien genomfördes över två testsamlingar: EMILLE-samlingen och en naiv samling. Vi har observerat att tre olika urvalsmetoder, dvs. Informationsvinsten, Chi-statistiken och den symmetriska osäkerheten har varit enhetliga i de flesta fall, om inte alla. Dessutom har vi funnit att ingen enda funktion urvalsmetod är bäst för alla klassificerare. Medan vinst ratio out-performed andra för naiva Bays och J48, har informationsvinst visat högsta prestanda för KNN och SVM med polynom och radial baskärnor. Totalt sett är linjär SVM med någon av funktioner urvalsmetoder inklusive informationsvinst, Chi statistik eller symmetriska osäkra metoder vände ut för att vara förstahandsval mellan andra kombinationer av klassificeringar och funktion urvalsmetoder på måttlig storlek naiv insamling. Å andra sidan har naiva Bays med någon av funktionerna urvalsmetod visat sin fördel för en liten storlek EMILLE corpus.
Zia et al REF använde naiva vikar vid sidan av vinstkvot för funktionsval för textkategorisering urdu.
Evaluation of Feature Selection Approaches for Urdu Text Categorization
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}