基于交互作用的文本分类特征选择算法

来源：计算机应用杂志2018年第7期北京时间：

作者：唐小川, 邱曦伟, 罗亮

单位：电子科技大学 计算机科学与工程学院, 成都 611731

摘要：针对文本分类中的特征选择问题，提出了一种考虑特征之间交互作用的文本分类特征选择算法——Max-Interaction。首先，通过联合互信息（JMI），建立基于信息论的文本分类特征选择模型；其次，放松现有特征选择算法的假设条件，将特征选择问题转化为交互作用优化问题；再次，通过最大最小法避免过高估计高阶交互作用；最后，提出一个基于前向搜索和高阶交互作用的文本分类特征选择算法。实验结果表明，Max-Interaction比交互作用权重特征选择（IWFS）的平均分类精度提升了5.5%，Max-Interaction比卡方统计法（Chi-square）的平均分类精度提升了6%，Max-Interaction在93%的实验中分类精度高于对比方法，因此，Max-Interaction能有效利用交互作用提升文本分类特征选择的性能。

关键词：特征选择,文本分类,交互作用,互信息,信息测度

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61602094）。