【摘 要】
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针对中文文本分类准确率低,分类算法低效不稳定问题,提出基于自适应提升朴素贝叶斯算法.该算法采用Naive Bayes和AdaBoost,并且通过优化组合结构,融合两种算法的优点.首先,使
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东海洋大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572144);广东省科技计划项目(2015A030401101);广东省教育部产学研项目(2013B090500127);广东省重大科技项目“科技业务综合管理系统流程再造及功能完善(2012B080500008)
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针对中文文本分类准确率低,分类算法低效不稳定问题,提出基于自适应提升朴素贝叶斯算法.该算法采用Naive Bayes和AdaBoost,并且通过优化组合结构,融合两种算法的优点.首先,使用SMEL序列组合成词算法对中文语料进行分词,提取文本特征词汇.然后,使用增强的贝叶斯分类器,通过较小的样本训练,提取出文本特征,生成训练分类矩阵.结合自适应提升算法对简单分类器进行加权,保证分类有平稳准确的效果.通过实验证明,该算法与其他算法相比,错误率更低,可以使分类准确率达到98%以上,而且F1值也优于其他分类算法.
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