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基于朴素贝叶斯算法的中文评论分类

马文  陈庚  李昕洁  苏文伟  柴焰明  蒲应明  曾敬勋  刘学承  
【摘要】:针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究。首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析。通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下采用集成特征选取时文本分类的准确率最佳,准确率达97.65%,验证了朴素贝叶斯分类器在处理中文评论分类问题的可应用性。

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