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题名: 基于改进权重贝叶斯的维文文本分类模型
作者: 李艳姣; 蒋同海
关键词: 文本分类 ; 贝叶斯 ; 卡方 ; 加权 ; 文档频率 ; 特征选择
刊名: 计算机工程与设计
发表日期: 2012
卷: 33, 期:12, 页:4726-4730
资助者: 新疆维吾尔族自治区高技术研究发展基金项目(201012112);新疆维吾尔族自治区电子发展专项基金项目(XJDZZXZJ20109)
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。
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/2419
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基于改进权重贝叶斯的维文文本分类模型.pdf(406KB)期刊论文作者接受稿开放获取View 联系获取全文

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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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.
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