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介绍一种树状朴素贝叶斯（TAN）文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架（ATAN）。在中英文非均匀类分布测试集上对基于ATAN的2种算法与手动选取阈值达到最优性能的BL-TAN进行对比,结果表明基于ATAN的算法具有更高性能。
基于TAN的文本自动分类框架
【摘 要】
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介绍一种树状朴素贝叶斯（TAN）文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架（ATAN）。在中英文非均匀类分布测试集上对基于
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
：
2010年16期
【基金项目】
：
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（2007004038）
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