基于朴素贝叶斯的农业文本分类方法研究

• 作者: 周云成 张越 李晓辉 赵燕
• 来源期刊: 节水灌溉
• 学科: 农学
• 关键词: 农业文本 语料库 朴素贝叶斯 分类器 水利
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 工程管理
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: S27|TV1|TP39
• 字数: 5453字
• 语种: 中文

摘要

为了有效地组织和管理杂乱无序的海量农业信息,针对目前农业文本分类系统不完善、农业语料库稀缺的问题,采用了朴素贝叶斯分类的方法,结合Python程序设计,构造了朴素贝叶斯分类器,对大规模的农业领域文本进行系统地分类,提出了一套基于朴素贝叶斯的农业文本分类体系,将农业领域的文本分为4个类别,即农业新闻类、农业技术类、农业市场类以及农产品价格类.同时,以中华人民共和国水利部的水利新闻为例对农业领域4个类别的文本的分类准确率进行了统计与计算,以此验证了朴素贝叶斯分类器的分类性能.最后,将得到的农业文本以及其对应的类别分别以索引的形式收集保存到农业文本训练集数据库中,生成农业文本语料库.结果表明:朴素贝叶斯分类器的分类性能较高,基于朴素贝叶斯的农业文本分类体系可以有效地对农业文本进行分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云成	沈阳农业大学信息与电气工程学院	36	324	10.0	17.0
2	李晓辉	沈阳农业大学信息与电气工程学院	45	144	6.0	9.0
3	赵燕	沈阳农业大学信息与电气工程学院	2	8	2.0	2.0
4	张越	辽宁科技学院曙光大数据学院	1	5	1.0	1.0