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基于加权改进贝叶斯算法的维吾尔文文本分类 被引量:5
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作者 陈洋 哈力旦.阿布都热依木 +1 位作者 伊力亚尔.达吾提 亚力青.阿里玛斯 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第6期1999-2003,共5页
为了提高朴素贝叶斯分类器在维吾尔文本中的分类性能,在具体分析维吾尔文文字特性的基础上,对其进行向量化预处理,降低空间维度。考虑到特征项在集合中的具体分布情况,从特征项的区分度和代表性的角度出发,结合词频,提出了3个权重调整系... 为了提高朴素贝叶斯分类器在维吾尔文本中的分类性能,在具体分析维吾尔文文字特性的基础上,对其进行向量化预处理,降低空间维度。考虑到特征项在集合中的具体分布情况,从特征项的区分度和代表性的角度出发,结合词频,提出了3个权重调整系数,对传统的权值函数TFIDF进行了改进,修正了不同特征词对分类的贡献度。在构建的维吾尔文语料库上进行实验,实验结果表明,与朴素贝叶斯算法相比,此算法具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 文本分类 维吾尔文 朴素贝叶斯 词频反文档频 权值调整
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