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基于主观Bayes方法的渐进式中文文档分类
被引:5
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
汪保友
论文数:
引用数:
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机构:
周益群
周水庚
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
复旦大学计算机科学系
周水庚
胡运发
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
复旦大学计算机科学系
胡运发
机构
:
[1]
复旦大学计算机科学系
来源
:
模式识别与人工智能
|
2001年
/ 14卷
/ 04期
关键词
:
文档分类;
naive Bayes方法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
:
081203 ;
0835 ;
摘要
:
本文介绍基于主观Bayes方法的渐进式中文文档分类。包括三个方面:一是应用主观Bayes方法,利用领域专家的经验,减少复杂的计算量,二是采用渐进式中文文档分类,先进行粗分类,把文档集映射到大的类别集中去,再对属于每一大类别中的文档子集进行细分类,映射到次级类别中去,直到划分到最后的基类,三是选择文档属性时,采用相邻字对提取方法,某种程度可摆脱对复杂切词处理程序和庞大词库的依赖。
引用
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页码:470 / 475
页数:6
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