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一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法
引用本文:梁宏胜,徐建民,成岳鹏.一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法[J].河北大学学报(自然科学版),2007,27(3):327-331.
作者姓名:梁宏胜  徐建民  成岳鹏
作者单位:1.河北大学,数学与计算机学院,河北,保定,071002;河北大学,校园规划处,河北,保定,071002; 2.河北大学,数学与计算机学院,河北,保定,071002
基金项目:河北省科学技术研究与发展计划
摘    要:朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的文本分类方法.改进方法利用同义词对文本的特征词集进行过滤,在一定程度上放松了朴素贝叶斯的特征独立性假设;在特征选择时迭代了2种不同的特征选择方法,有效地提高了特征集的代表性.实验结果表明,本方法有效地提高了朴素贝叶斯分类器的性能.

关 键 词:文本分类  朴素贝叶斯  特征抽取  同义词  
文章编号:1000-1565(2007)03-0327-05
修稿时间:2006年6月6日

An Improving Text Categorization Method of Na(i)ve Bayes
LIANG Hong-sheng,XU Jian-min,CHENG Yue-peng.An Improving Text Categorization Method of Na(i)ve Bayes[J].Journal of Hebei University (Natural Science Edition),2007,27(3):327-331.
Authors:LIANG Hong-sheng  XU Jian-min  CHENG Yue-peng
Abstract:Nave Bayesian Classifier is a simple and powerful method for text classification.Our improved method uses synonyms to filtrate the features of text,loosing the independent condition required by Bayesian method.We apply two different feature extraction methods in the iteration process,enhancing the representative ability of feature collection effectively.The experimental results show that our advanced method has obviously improved the performance of Nave Bayesian Classifier.
Keywords:Text Categorization  Nave Bayes  Feature extraction  Synonyms
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