基于N-gram特征的加权朴素贝叶斯文本分类算法

摘要：

朴素贝叶斯算法由于其具有简单、稳定和高效的优点,被广泛运用在文本分类领域,但由于算法所涉及属性的独立性和同等重要性,算法的文本分类效果并不理想.针对以上问题,该文采用一种基于N-gram特征的加权朴素贝叶斯文本分类算法的模型对5种文本进行分类实验,然后将实验得到的准确率、召回率、F1值等评价标准对模型进行评估,并与传统的朴素贝叶斯模型分类算法得到的结果进行比较,结果表明分类效果得到较大的提升.

关键词：朴素贝叶斯;N-Gram;加权;文本分类

所属期刊栏目：17

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技研发专项项目编号:2015B090923001

在线出版日期：2021-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：136-138