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基于朴素贝叶斯算法的中文评论分类: 收藏
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引用; 《计算机应用》2021年第S2期41卷 31-35页; 作者：马文陈庚李昕洁苏文伟柴焰明蒲应明曾敬勋刘学承云南电网有限责任公司信息中心昆明650217 云南大学软件学院昆明650091 阳明交通大学科技管理研究所中国台湾新竹30010 英国曼彻斯特大学计算机科学所英国曼彻斯特M139PL; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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