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文本分类的特征选择方法:一个系统的文献综述( Feature selection methods for text classification: a systematic literature review )
JT Pintas LAF Fernandes ACB Garcia
特征选择(FS)方法可以提高分类精度，降低数据维数，去除无关数据，从而缓解分类过程中的关键问题。FS方法受到了文本分类界的广泛关注。然而，只有少数的文献调查包括它们集中于文本分类，而且现有的研究要么是肤浅的分析，要么是在这一主题中的一个非常小的工作集。为此,我们对过去8年（2013-2020年）发表的1376篇学术论文进行了系统的文献综述。经过摘要筛选和全文合格性分析，175项研究纳入我们的SLR。我们的贡献是双重的。我们已经考虑了每种提出的方法的几个方面，并将它们映射到一个新的分类模式中。此外，我们绘制了实验的主要特征，确定了哪些数据集、语言、机器学习算法和验证方法被用于评估新的和现有的技术。通过遵循SLR协议，我们允许复制我们的修订过程，并最大限度地减少偏倚的机会，同时对纳入的研究进行分类。通过绘制问题和实验设置，我们的SLR帮助研究人员发展和定位新的研究与现有的文献。
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