XJIPC OpenIR  > 多语种信息技术研究室
基于改进权重贝叶斯的维文文本分类模型
李艳姣; 蒋同海
2012
发表期刊计算机工程与设计
ISSN1000-7024
卷号33期号:12页码:4726-4730
摘要为提高朴素贝叶斯分类器的分类性能,考虑决策分类过程中条件属性的不同重要程度,提出了一种基于特征选择权重的贝叶斯分类算法。采用卡方值和文档频数相结合的数值来表示特征词的重要程度,对该值进行处理获得每个特征词权重,建立加权贝叶斯分类器。在研究维文特点的基础上,利用该算法构建了一个维文文本分类模型。在搜集到的维文语料库上进行的实验结果表明,该算法比朴素贝叶斯拥有更好的分类性能。
关键词文本分类 贝叶斯 卡方 加权 文档频率 特征选择
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/2419
专题多语种信息技术研究室
作者单位中国科学院新疆理化技术研究所;中国科学院研究生院
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GB/T 7714
李艳姣,蒋同海. 基于改进权重贝叶斯的维文文本分类模型[J]. 计算机工程与设计,2012,33(12):4726-4730.
APA 李艳姣,&蒋同海.(2012).基于改进权重贝叶斯的维文文本分类模型.计算机工程与设计,33(12),4726-4730.
MLA 李艳姣,et al."基于改进权重贝叶斯的维文文本分类模型".计算机工程与设计 33.12(2012):4726-4730.
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