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将文本分类中的各种特征词选取方法引入到Naive Bayes邮件过滤模型（NBF）中，包括文档频度、信息增益、互信息、期望交叉熵、文本证据权、几率比及χ^2统计量。分析比较了这些方法的特点。实验结果显示在NBF中采用χ^2统计量选取邮件特征词有最好的效果。
Naive Bayes邮件过滤模型的特征词选取方法研究
【摘 要】
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将文本分类中的各种特征词选取方法引入到Naive Bayes邮件过滤模型（NBF）中，包括文档频度、信息增益、互信息、期望交叉熵、文本证据权、几率比及χ^2统计量。分析比较了这些方法
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,西安成阳国际机场机电公司
【出 处】
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航空计算技术
【发表日期】
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2008年2期
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