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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제13권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
1,397 - 1,409 (13page)

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For text categorization task, distinctive text features selection is important due to feature space highdimensionality. It is important to decrease the feature space dimension to decrease processing time andincrease accuracy. In the current study, for text categorization task, we introduce a novel statistical featureselection approach. This approach measures the term distribution in all collection documents, the termdistribution in a certain category and the term distribution in a certain class relative to other classes. Theproposed method results show its superiority over the traditional feature selection methods.

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