基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究

被引：7

作者：

安艳辉 ^{[1
]}

董五洲 ^{[2
]}

游自英 ^{[3
]}

机构：

[1] 河北省信息产业厅教育中心

[2] 河北省教育考试院信息处

[3] 石家庄邮电职业技术学院计算机系

来源：

河北省科学院学报 | 2007年 / 01期

关键词：

文本分类; 朴素贝叶斯; K近邻; 知网; 中文分词;

D O I：

10.16191/j.cnki.hbkx.2007.01.008

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

文本分类(Text Categorization,TC)指的是把一个自然语言文本,根据其主题归入到预先定义好的类别中的过程。文本分类是自然语言处理的一个基础性工作,也是近年来人们研究的热点话题。针对朴素贝叶斯算法在小样本集分类效果不高的原因进行了分析,对其进行了改进和调整,提出了基于改进的朴素贝叶斯文本分类方法,试验结果表明,该方法取得了更好的效果。

引用

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