《表4 特征降维结果对比：基于MLP和SepCNN神经网络模型的藏文文本分类研究》

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《基于MLP和SepCNN神经网络模型的藏文文本分类研究》

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将藏文文本进行向量化表示，产生的特征空间维数可能非常庞大，如果用这些特征向量来进行分类训练，不但会占用很大的存储资源，造成时间空间的浪费，而且还会极大地影响分类算法的运行速度和降低分类准确度。本次实验通过引入TF-IDF算法以及IG算法进行特征选择，降低特征空间的维数，特征降维结果如表4所示。