【摘 要】
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朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法,它利用先验概率的值来计算后验概率,是一种比较简单有效的分类算法,广泛地应用于各种文本分类领域,能够在海量数据中高效、准确地区分消极和积极评论。朴素贝叶斯算法中的多项朴素贝叶斯模型尤其适合描述出现次数的特征,常用于文本分类。本文利用多项朴素贝叶斯算法实现对商家评论的分类,并在传统的多项朴素贝叶斯算法的基础上,增加TF-IDF特征加权算法,同时做拉普劳斯平滑处理。利用Python语言实现算法,对多个商家的上万条评论进行分类测试,实验结果表明,改进的多项朴素贝叶斯分类算法
【基金项目】
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福州理工学院科研基金资助项目(FTKY004)。
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朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法,它利用先验概率的值来计算后验概率,是一种比较简单有效的分类算法,广泛地应用于各种文本分类领域,能够在海量数据中高效、准确地区分消极和积极评论。朴素贝叶斯算法中的多项朴素贝叶斯模型尤其适合描述出现次数的特征,常用于文本分类。本文利用多项朴素贝叶斯算法实现对商家评论的分类,并在传统的多项朴素贝叶斯算法的基础上,增加TF-IDF特征加权算法,同时做拉普劳斯平滑处理。利用Python语言实现算法,对多个商家的上万条评论进行分类测试,实验结果表明,改进的多项朴素贝叶斯分类算法
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