层次式文本分类的Na(i)ve Bayes改进方法

张博锋; 苏金树; 徐昕

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层次式文本分类的Na(i)ve Bayes改进方法

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Na(i)ve Bayes方法在文本分类中的决策强烈依赖于主观选择的样本关于类别的分布.本文利用层次式分类的特点并引入概率条件改进Na(i)ve Bayes方法,使其在每个内部类别所属的子类局部数据中进行决策,缓解了全局数据分布对分类器的影响,部分克服了数据偏斜问题.实验表明,改进方法在层次式分类中的效果较Na(i)ve Bayes方法有显著提高.

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来源
《计算机工程与科学》 |2008年第4期|20-2249|共4页
作者
张博锋; 苏金树; 徐昕;
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作者单位

国防科技大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科技大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科技大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科技大学机电工程与自动化学院;

湖南;

长沙;

410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
文本分类; 层次式分类; Na(i)ve Bayes; 机器学习; 数据偏斜;

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