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基于Adaboost与朴素贝叶斯的农业短文本信息分类
基于Adaboost与朴素贝叶斯的农业短文本信息分类
作者:
郭小燕
陈鹏
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
贝叶斯
Adaboost
农业短文本
分类
摘要:
朴素贝叶斯分类器过分依赖分类数据的质量,当待分类数据呈现复杂多元属性时,其分类的效果急剧下降,利用adaboost算法组合多个朴素贝叶斯分类器设计A_B模型.将3600份原始数据经过中文分词、句法分析、文本向量化后将A_B模型训练成一个A_B分类器.解决了分类器对于待分类数据敏感的问题,两个A_B分类器协同工作将二分类器转换为三分类器,解决了将原始农业文本信息分为农业新闻类,农业技术类,农业经济类三种类型的问题.分别利用600份标准数据与加了30%干扰信息的复杂数据测试分类器的分类效果,实验结果表明A_B分类器不仅对标准分类数据具有良好的分类效果,面对复杂多元的分类数据是仍然表现出较好的分类性能.利用不同的测试数据对A_B分类器测试发现:A_B分类器均具有良好的收敛性,其分类效果不依赖分类数据特征,具有分类效果的稳定性.
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篇名
基于Adaboost与朴素贝叶斯的农业短文本信息分类
来源期刊
软件
学科
农学
关键词
贝叶斯
Adaboost
农业短文本
分类
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
基金项目论文
研究方向
页码范围
13-18
页数
6页
分类号
S24|TP3
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6970.2020.09.004
五维指标
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节点文献
贝叶斯
Adaboost
农业短文本
分类
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
软件
主办单位:
中国电子学会
天津电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6970
CN:
12-1151/TP
开本:
16开
出版地:
北京市3108信箱
邮发代号:
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
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