26、基于遗传算法的文本处理新方法：特征选择与提取式摘要

基于遗传算法的文本处理新方法：特征选择与提取式摘要

在当今信息爆炸的时代，文本数据呈指数级增长，如何高效处理和理解这些海量信息成为了关键挑战。特征选择和文本摘要作为机器学习和自然语言处理领域的重要任务，对于提高数据处理效率和信息获取能力至关重要。本文将介绍基于遗传算法的两种创新方法，分别用于特征选择和提取式文本摘要。

特征选择中的遗传算法应用

特征选择在许多机器学习应用中起着至关重要的作用，但对于高维数据集而言，这一任务面临诸多挑战。为了优化特征子集和选择合适数量的特征，以最大化人工神经网络分类器的性能，研究人员提出了一种遗传算法。

实验结果分析

• 分类准确率（CA）差异 ：对于大多数数据集，不同场景下的CA差异并不显著，但Isolet和Colon数据集除外。
• 特征选择数量的稳定性 ：RA - GA选择的特征数量变化非常小，特别是对于高维数据集。
• 特征选择比例 ：RA - GA倾向于选择10%的特征子集，这一比例在CA和所选特征数量之间取得了合理的平衡。然而，RA - GA产生的所选特征子集大小的变化仍然较弱，这给寻找最优大小带来了困难。

方法总结

该方法通过将提出的遗传算法与基于排名聚合方法的局部搜索相结合，显著改进了选择阶段。实验结果表明，该方法在中高维数据集上改进了一些现有工作。

提取式文本摘要的新型基于类型的遗传算法

自动文本摘要对于处理互联网上大量的文本信息变得越来越重要。遗