基于N元语言模型的文本分类方法

被引：11

作者：

周新栋

王挺

机构：

[1] 国防科技大学计算机学院

来源：

计算机应用 | 2005年 / 01期

关键词：

文本分类; N元语言模型; 参数平滑;

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：

分类是近年来自然语言处理领域的一个研究热点。在分析了传统的分类模型后,文中提出了用N元语言模型作为中文文本分类模型。该模型不以传统的"词袋"(bagofwords)方法表示文档,而将文档视为词的随机观察序列。根据该方法,设计并实现一个基于词的2元语言模型分类器。通过N元语言模型与传统分类模型(向量空间模型和NaiveBayes模型)的实验对比,结果表明:N元模型分类器具有更好的分类性能。

引用

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共 14 条

[1] 一种限定性的双层贝叶斯分类模型 [J].