【摘 要】
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本文提出了一种基于朴素贝叶斯和遗传算法的两类文本分类方法，该方法将朴素贝叶斯分类器变换为在二维空间中的一条分割线，在分割线临近的文本分类不可靠区间内，利用遗传算法搜索
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
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本文提出了一种基于朴素贝叶斯和遗传算法的两类文本分类方法，该方法将朴素贝叶斯分类器变换为在二维空间中的一条分割线，在分割线临近的文本分类不可靠区间内，利用遗传算法搜索最优文本分割线，从而使分类器达到最佳性能。在由12600篇文本构成的中文语料数据集上的实验表明，该方法具有较高的分类性能和效率，查准率、查全率和F1值分别达到97．98％，91．05％和94．39％。
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