[1]苏小英,胡彦鹏[],杨竣辉,等.一种新的用于文本分类的概率分类器设计[J].计算机技术与发展,2014,24(03):46-49.
　SU Xiao-ying[],HU Yan-peng[],YANG Jun-hui[],et al.A New Probabilistic Classifier Design for Text Categorization[J].,2014,24(03):46-49.
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一种新的用于文本分类的概率分类器设计()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
24
期数:
2014年03期
页码:
46-49
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
2014-03-31

文章信息/Info

Title:
A New Probabilistic Classifier Design for Text Categorization
文章编号:
1673-629X（2014）03-0046-04
作者:
苏小英12; 胡彦鹏[3]; 杨竣辉2; 李明1
1.上海中医药大学 图书信息中心；2.上海大学 计算机工程与科学学院；3.上海金融期货信息技术有限公司
Author(s):
SU Xiao-ying[1]; HU Yan-peng[2]; YANG Jun-hui[3]; LI Ming[4]
关键词:
文本分类; 文本挖掘; 概率; 分类器
Keywords:
text categorization; text mining; probability; classifier
分类号:
TP302
文献标志码:
A
摘要:
为了进一步提高文本分类的准确率，文中介绍了一种新的用于文本分类的概率分类器。该分类器首先通过自然语言处理技术对文本进行预处理，然后从训练集中读取文本信息从而产生正、负规则，并计算正负权重系数，最后计算正、负概率。文中给出了计算正负权重系数的算法，并根据计算出来的权重系数及正、负概率值对文本进行分类。将文中提出的概率分类器与SVM分类器进行对比实验，实验结果表明，文中设计的概率分类器对于文本分类效果较好。
Abstract:
In order to further improve the accuracy of text categorization,a new probabilistic classifier for text categorization is intro-duced. Firstly,it preprocesses the text using natural language processing technology. Then,read the documents from the training set and generate positive and negative rules,calculate the positive and negative weighted coefficient. Finally,compute the positive and negative probability. The algorithm of calculating the positive and negative weighted coefficient is presented,and categorize the text in accordance with the coefficient and the probability value. Take the experiment compared with SVM classifier,the experiments results show this classi-fier has better performance in text categorization.

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更新日期/Last Update: 1900-01-01