【摘 要】
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随着网络信息的发展,信息自动分类已经成为人们获取有用信息不可或缺的工具。贝叶斯作为其中的一种分类方式,应用在众多领域。贝叶斯方法的一大优点是利用了先验信息,能够在
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随着网络信息的发展,信息自动分类已经成为人们获取有用信息不可或缺的工具。贝叶斯作为其中的一种分类方式,应用在众多领域。贝叶斯方法的一大优点是利用了先验信息,能够在不确定性的推理中提供一种模式和处理方法。 本文首先对文本分类系统以及贝叶斯分类模型作了分析和探讨,包括文本信息的表示、提取,文本分类的方法以及贝叶斯用于文本分类的模型和算法。然后,本文分析了贝叶斯分类的数据稀疏的问题,讨论了所采用的laplace平滑方法的缺陷,提出了用统计语言模型uni-gram的平滑方法来改进数据稀疏状况,并介绍了uni-gram模型的三种平滑方法,分别是Jelinek-Mercer平滑方法、Dirichlet方法以及绝对折扣法。 最主要的工作是用统计语言模型的平滑方法改进了贝叶斯分类器,就是用uni-gram的三种平滑方式代替了贝叶斯原来的laplace平滑,提出了具体的算法和实现框图。并且对改进了的贝叶斯进行了实验分析,选择了合适的平滑参数取值,与原来的分类器在性能上作了比较,取得了较高的分类准确率和召回率。 今后,应该用统计语言模型的Bi-gram,Tri-gram模型来更好
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