典型文献
基于多项式朴素贝叶斯的文本分类及应用研究
文献摘要：
在信息数据爆炸式增长的今天,各类信息如潮水般呈现在人们面前,利用文本分类技术可以高效、准确地找到人们需要的有关分类信息,为进一步开展数据挖掘和分析奠定基础.文章的标题、摘要是内容的高度概括,针对这些短文本进行分类则成为自动文本分类的研究方向.基于互联网信息平台各类信息数据,文章分别采用Bow和TF-IDF等技术方法进行文本向量化,构建多项式朴素贝叶斯模型对训练集数据进行训练,并对比研究测试集预测结果,实现短文本自动文本分类,为实现快速获取某类信息热点提供参考.
文献关键词：
Bow;TF-IDF;朴素贝叶斯;文本分类;网格搜索
中图分类号：
作者姓名：
肖自乾;陈经优;符天
作者机构：
海南软件职业技术学院,海南琼海571400
文献出处：
引用格式：
[1]肖自乾;陈经优;符天-.基于多项式朴素贝叶斯的文本分类及应用研究)[J].电脑知识与技术,2022(27):61-63
A类：
B类：
多项式,信息数据,爆炸式,如潮,潮水般,文本分类技术,分类信息,挖掘和分析,标题,摘要,短文本,互联网信息,信息平台,Bow,TF,IDF,文本向量化,朴素贝叶斯模型,训练集,测试集,某类,网格搜索
AB值：
0.34973
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