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基于向量空间模型的贝叶斯文本分类方法 被引量:7

A Bayes Text Classification Method Based on Vector Space Model
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摘要 提出基于向量空间模型的贝叶斯文本分类方法。首先提取出文本训练集的特征词 ,建立特征向量空间模型。然后采用贝叶斯文本分类方法对未知类别文档进行分类。给出了贝叶斯文本分类方法过程的详细描述和文本分类的一个测试实例。 Based on vector space model a Bayes text classification method is proposed. Firstly character words of training documents are extracted,vector space model is constructed. Then by Naive Bayes text classification method,a document unknown class can be classified. The process of Bayes text classification is described and a test of text classification example is offered.
出处 《计算机与数字工程》 2004年第6期28-30,77,共4页 Computer & Digital Engineering
关键词 文本分类 特征提取 向量空间模型 贝叶斯定理 text classification, character extraction, vector space model,Bayes theory
  • 相关文献

参考文献1

  • 1A. K. McCallum and K. Nigam. A comparison of event models for naive Bayes text claification. In Proceedings of AAAI-98 Workshop on Learning for Text Categorization,pages 137-142,1998

同被引文献35

引证文献7

二级引证文献37

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