Vi definierar en ny funktion urval poäng för textklassificering baserat på KL-divergensen mellan fördelningen av ord i träningsdokument och deras klasser. Poängen gynnar ord som har en liknande distribution i dokument av samma klass men olika distributioner i dokument av olika klasser. Experiment på två standarddatauppsättningar visar att den nya metoden överträffar ömsesidig information, särskilt för mindre kategorier.
I stället för att använda tf-idf definierar REF nyligen en ny funktionsvalspoäng för textklassificering baserad på KL-divergensen mellan fördelningen av ord i utbildningsdokument och deras klasser.
A New Feature Selection Score For Multinomial Naive Bayes Text Classification Based On KL-Divergence
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Interactive Poster And Demonstration Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}