Abstrakt. En viktig egenskap hos problemet med klassificering av textdokument är extremt hög dimensionalitet hos textdata. I det här dokumentet presenterar vi två algoritmer för funktionsval (ord) för textklassificering. Vi använde sekventiella urvalsmetoder baserade på förbättrad ömsesidig information som Battiti [1] och Kwak och Choi [6] för icke-textuella data. Dessa funktionsutvärderingsfunktioner tar hänsyn till hur funktioner fungerar tillsammans. Resultaten av dessa utvärderingsfunktioner jämfört med den informationsvinst som utvärderar särdragen individuellt diskuteras. Vi presenterar experimentella resultat med hjälp av naiv Bayes classifier baserad på multinomial modell på Reuters datauppsättning. Slutligen analyserar vi de experimentella resultaten från olika perspektiv, inklusive F1-mått, precision och recall. Preliminära experimentella resultat indikerar effektiviteten hos de föreslagna funktionsvalsalgoritmerna i ett textklassificeringsproblem.
Novovikova REF et al., använde förbättrad ömsesidig information för val av textkategoriseringsfunktion.
Feature Selection using Improved Mutual Information for Text Classification
{'venue': 'of Lecture Notes in Computer Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}