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Die Entdeckung von Relevanzmerkmalen ist ein innovatives Modell, das Begriffe in verschiedene Kategorien einteilt und die Gewichtung und Verteilung von Begriffen in Mustern effektiv aktualisiert und so die Textmining-Leistung steigert.Die Begriffe, die in relevanten Artikeln häufiger vorkommen, werden als positive spezifische Begriffe betrachtet. Die Begriffe, die häufiger in irrelevanten Artikeln vorkommen, werden als negative spezifische Begriffe klassifiziert. Das Ziel von Relevance Feature Discovery ist es, qualitativ hochwertige Merkmale zu extrahieren, die die Anforderungen des Benutzers genau repräsentieren. Dieses System übertrifft term- und musterbasierte Techniken.