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采用朴素Bayes算法建立中文文本自动分类器, 并研究相关参数的选择问题, 以实现中文文本的高效分类. 首先在模型训练阶段, 采用N-gram模型处理训练数据集提取特征向量; 然后使用朴素Bayes算法建立文本分类器; 最后在模型测试阶段, 为提高分类准确率, 使用词频反文档频率算法对测试样本进行特征向量提取. 实例分析结果表明, 在提取训练集特征向量时, 2-gram模型和4-gram模型的特征提取效果最佳; 在选取特征向量长度时, 长度为25 000的特征向量可使分类准确率出现最大增幅并保证较高准确率; 在确定特征项词性方面, 同时选取动词和名词可使分类器准确率达到最高, 仅选取动词时准确率最低. 相似文献
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采用朴素Bayes算法建立中文文本自动分类器, 并研究相关参数的选择问题, 以实现中文文本的高效分类. 首先在模型训练阶段, 采用N-gram模型处理训练数据集提取特征向量; 然后使用朴素Bayes算法建立文本分类器; 最后在模型测试阶段, 为提高分类准确率, 使用词频反文档频率算法对测试样本进行特征向量提取. 实例分析结果表明, 在提取训练集特征向量时, 2-gram模型和4-gram模型的特征提取效果最佳; 在选取特征向量长度时, 长度为25 000的特征向量可使分类准确率出现最大增幅并保证较高准确率; 在确定特征项词性方面, 同时选取动词和名词可使分类器准确率达到最高, 仅选取动词时准确率最低. 相似文献
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