【摘 要】
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为提高电子文本分类效果,解决独立同分布模型在标记数据不足时存在的参数估计问题,提出了一种基于Nesterov平滑的高阶路径朴素贝叶斯文本分类算法.首先,利用传统意义的朴素贝
【机 构】
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广西民族师范学院数学与计算机科学学院,武汉大学工程管理系
【基金项目】
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2015年度广西高校科学技术研究项目（KY2015LX539）
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为提高电子文本分类效果,解决独立同分布模型在标记数据不足时存在的参数估计问题,提出了一种基于Nesterov平滑的高阶路径朴素贝叶斯文本分类算法.首先,利用传统意义的朴素贝叶斯事件模型构建高阶路径形式的文本分类模型,利用高阶路径中的隐式链接信息来提高文本分类模型的性能;其次,针对朴素贝叶斯事件模型中采用拉普拉斯平滑的二阶差分过程容易产生信息丢失、噪声增强的问题,提出基于Nesterov平滑的高阶路径朴素贝叶斯文本分类改进算法;最后,通过基准数据集和图书馆电子文本分类实验,验证了所提算法的有效性.
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