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高效朴素贝叶斯Web新闻文本分类模型的简易实现
高效朴素贝叶斯Web新闻文本分类模型的简易实现
作者:
刘洪伟
吴致晖
陈丽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
文本分类
特征选择
朴素贝叶斯
TF-IDF标准
摘要:
采用朴素贝叶斯算法作为文本分类算法时,因其每个特征出现概率相互独立且每个特征重要程度相等的假设,所以选择一种高效的特征选择方法显得尤为重要。本文运用jieba中文分词模块的TF-IDF标准[1]对训练新闻文本进行特征选择,实现一个基于朴素贝叶斯的文本分类模型。对待分类新闻文本也同样用该TF-IDF标准来提取文本关键词再进行分类测试,实验测试结果表明有相当高的分类效率。
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高效朴素贝叶斯Web新闻文本分类模型的简易实现
来源期刊
统计学与应用
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工学
关键词
文本分类
特征选择
朴素贝叶斯
TF-IDF标准
年,卷(期)
2014,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
30-35
页数
6页
分类号
TP39
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈丽
广东工业大学管理学院
76
209
7.0
10.0
2
刘洪伟
广东工业大学管理学院
51
250
9.0
14.0
3
吴致晖
广东工业大学管理学院
1
0
0.0
0.0
传播情况
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引文网络
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2004(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2014(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
文本分类
特征选择
朴素贝叶斯
TF-IDF标准
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
统计学与应用
主办单位:
汉斯出版社
出版周期:
双月刊
ISSN:
2325-2251
CN:
开本:
出版地:
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
邮发代号:
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
512
总下载数(次)
3
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