标题：基于TF-IDF特征提取的短文本分类方法描的方法
作者：曹姗
作者单位：浙江理工大学理学院，浙江 杭州 310018
关键字：短文本分类，TF-IDF，特征提取，权重
摘要：大量的文本数据管理和挖掘通常依赖于自动文本分类技术。训练集是文本分类中的一个基本问题，直接影响分类准确性。针对传统短文本分类方法依赖于外部资源的问题，提出一种基于TF-IDF特征提取的短文本分类方法。该方法通过增强文本特征向量权重的方式，从而能在保证文本特征表达效果的前提下大幅提升算法性能。