中文文本分类方法比较研究

被引：2

作者：

高媛

刘大中

机构：

[1] 河北大学

来源：

关键词：

文本分类; 朴素贝叶斯(NB); K-最近邻(KNN); 支持向量机(SVM);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

中文文本分类是中文信息处理过程中的关键技术。本文介绍了中文文本分类的基本过程和基本原理,讨论了朴素贝叶斯(NB)、K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)这三种中文文本分类方法,并对这三种分类方法进行分析和比较。

引用

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共 5 条

[1] 基于关联规则的中文文本分类算法的改进 [J].

张玉芳 ;

杨柯 ;

熊忠阳 .

[2] 一种改进的贝叶斯文本分类方法 [J].

张玉芳 ;

陈剑敏 ;

熊忠阳 .

[3] 文本分类关键技术 [J].

谷峰 ;

吴扬扬 .

[4] 文本分类中的特征选取 [J].

刘丽珍 ;

宋瀚涛 .

[5]

中文词法分析技术的研究与实现.[D].张会鹏.哈尔滨工业大学.2006, 12