基于向量空间模型的贝叶斯文本分类方法

• 作者: 凌玲 周小玲 王学林 胡于进
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征提取 向量空间模型 贝叶斯定理
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 28-30,77
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2004.06.009

摘要

提出基于向量空间模型的贝叶斯文本分类方法.首先提取出文本训练集的特征词,建立特征向量空间模型.然后采用贝叶斯文本分类方法对未知类别文档进行分类.给出了贝叶斯文本分类方法过程的详细描述和文本分类的一个测试实例.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡于进	华中科技大学机械科学与工程学院	140	1965	23.0	38.0
2	王学林	华中科技大学机械科学与工程学院	59	1005	16.0	30.0
3	凌玲	华中科技大学机械科学与工程学院	23	330	10.0	18.0
4	周小玲	华中科技大学机械科学与工程学院	1	40	1.0	1.0