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结合中文分词的贝叶斯文本分类

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文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心.朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法.并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高.

著录项

来源
《苏州市职业大学学报》 |2008年第1期|104-107|共4页
作者
魏晓宁; 朱巧明; 梁惺彦;
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作者单位

苏州大学,江苏,苏州,215021;

南通大学,江苏,南通,226007;

苏州大学,江苏,苏州,215021;

南通大学,江苏,南通,226007;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; 贝叶斯; 分词;

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