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基于TAN的文本自动分类框架
被引量:
1
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作者
刘佳
贾彩燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第16期36-38,41,共4页
介绍一种树状朴素贝叶斯(TAN)文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架(ATAN)。在中英文非均匀类分布测试集上对基于ATAN的2种算法与手动选取阈值达到最优性能的BL-TAN进行对...
介绍一种树状朴素贝叶斯(TAN)文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架(ATAN)。在中英文非均匀类分布测试集上对基于ATAN的2种算法与手动选取阈值达到最优性能的BL-TAN进行对比,结果表明基于ATAN的算法具有更高性能。
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关键词
文本分类
树状朴素贝叶斯模型
贝叶斯
网络
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职称材料
题名
基于TAN的文本自动分类框架
被引量:
1
1
作者
刘佳
贾彩燕
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第16期36-38,41,共4页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2007004038)
文摘
介绍一种树状朴素贝叶斯(TAN)文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架(ATAN)。在中英文非均匀类分布测试集上对基于ATAN的2种算法与手动选取阈值达到最优性能的BL-TAN进行对比,结果表明基于ATAN的算法具有更高性能。
关键词
文本分类
树状朴素贝叶斯模型
贝叶斯
网络
Keywords
text categorization
Tree-Augmented Naive Bayes(TAN)model
Bayesian network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TAN的文本自动分类框架
刘佳
贾彩燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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