基于TAN的文本自动分类框架

摘要：

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

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目2007004038

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：36-38,41