基于朴素贝叶斯的中文文本分类

• 作者: 姜天宇 徐伟 王苏
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯 文本预处理 特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（8Z）
• 页码范围: 253-254
• 页数: 2页
• 分类号: TP181

摘要

在当今数据大爆炸时代,每天所产生的文本量数以亿计,急需整理分类,然而传统的数据分类的文本处理方式过于烦琐,在浩瀚的数据流中迅速,高效,精确地找到需求信息极其困难。怎么有效地区分鉴别杂乱的信息,怎么迅速地满足用户的需求,都面临着困难。为了解决信息无序的问题,文本的自动分类技术自然成了处理和组织大量信息的一个重要技术。因此众多文本分类方法应运而生,朴素贝叶斯也是其中一种。朴素贝叶斯作为数据的十大算法之一,由于其易于构造和解释,并具有良好的性能,因此被广泛用于解决分类和排序问题。本文研究基于朴素贝叶斯算法的中文文本分类改进算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐伟	南京邮电大学电子与光学工程学院	4	3	1.0	1.0
2	姜天宇	南京邮电大学电子与光学工程学院	2	1	1.0	1.0
3	王苏	南京邮电大学电子与光学工程学院	2	1	1.0	1.0