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一个基于朴素贝叶斯方法的web文本分类系统:WebCAT
被引:41
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
余芳
机构
:
[1]
暨南大学计算机科学与技术系 广州
来源
:
计算机工程与应用
|
2004年
/ 13期
关键词
:
朴素贝叶斯分类;
特征选择;
互信息;
TFIDF;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP393.09 [];
学科分类号
:
摘要
:
如果缺乏好的对文本自动进行索引及摘要的工具,要从Internet浩瀚的文本中检索有用信息是很困难的。因此,文本分类成为信息检索(InformationRetrieval)的重要组成部分。朴素贝叶斯分类是应用统计理论进行文本分类的有效方法之一。该文结合web文本的特点使用朴素贝叶斯分类器实现了一个web文本分类系统WebCAT,并获得了很好的分类结果。
引用
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页数:3
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机器学习[M] (美)TomM.Mitchell著;曾华军;张银奎等译; 机械工业出版社 2003,
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