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在文本挖掘與文本分類的有關問題中，常採用特徵選擇方法。原因是文本的特徵一般都是單詞(term)，具有語義信息，使用特徵選擇找出的k維子集，仍然是單詞作爲特徵，保留了語義信息，而特徵提取則找k維新空間，將會喪失了語義信息。
對於一個語料而言，我們可以統計的信息包括文檔頻率和文檔類比例，所有的特徵選擇方法均依賴於這兩個統計量，目前，文本的特徵選擇方法主要有：DF, MI, IG, CHI，WLLR,WFO六種。