基于朴素贝叶斯算法的中文评论分类

• 作者: 马文 苏文伟
• 来源期刊: 云南电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯 文本分类 机器学习 自然语言处理 特征选择
• 年，卷（期）: 2021,（z2）
• 页码范围: 12-18
• 页数: 7页
• 分类号: TM74
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7345.2021.z2.003

摘要

针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究.首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器.然后,使用weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析.通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下采用集成特征选取时文本分类的准确率最佳,准确率达97.65％,验证了朴素贝叶斯分类器在处理中文评论分类问题的可应用性.