贝叶斯语义分析
语义分析技术的使用教程及文本分类效果评估
语义分析技术的使用教程及文本分类效果评估概述：语义分析技术是一种在自然语言处理领域中广泛应用的技术，主要用于理解和解释语言中的语义信息。
本文将介绍语义分析技术的使用教程，并对其在文本分类任务中的效果进行评估。
一、语义分析技术的概念语义分析技术是指对自然语言文本进行深入分析，从中提取有关语义信息的方法和技术。
主要包括词汇消歧、句法分析、语义角色标注、实体识别等技术。
语义分析的目标是通过理解文字背后的真正意思和语义关系，从而使计算机能够更好地理解人类语言。
二、语义分析技术的使用教程1. 数据准备：首先，需要准备适量的文本数据进行语义分析的训练和测试。
数据可以来自于各种来源，例如新闻文本、社交媒体、产品评论等。
为了获得可靠的结果，建议在数据准备阶段进行数据清洗和预处理。
2. 特征提取：在进行语义分析之前，需要将原始文本数据转换为计算机能够处理的特征表示。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF和Word2Vec等。
通过这些方法可以将文本转化为向量形式，以便后续的分析处理。
3. 建立语义模型：建立语义模型是语义分析的核心步骤之一。
目前，有许多不同的模型可以用于语义分析，包括传统的机器学习模型如朴素贝叶斯、支持向量机，以及深度学习模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
选择适合任务的模型，并通过大规模的训练数据进行模型的训练。
4. 验证和调优：完成模型训练后，需要对模型进行验证和调优，以确保其在新数据上的泛化能力。
可以通过交叉验证、混淆矩阵、准确率和召回率等指标对模型进行评估。
如果发现模型性能不佳，可以调整模型结构、超参数等进行改进。
5. 应用部署：在完成模型训练和验证之后，可以将训练好的模型应用于实际的文本分类任务中。
可以利用该模型对未知的文本进行分类，从而实现对大规模文本数据的语义分析和分类。
三、文本分类效果评估为了评估语义分析技术在文本分类任务中的效果，通常采用以下指标：1. 准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例，可以直观地衡量分类器的整体性能。
基于贝叶斯网络的文本分析技术研究
基于贝叶斯网络的文本分析技术研究随着社交网络的普及和大数据技术的快速发展，文本分析技术已经成为了数据挖掘和机器学习领域中最重要的技术之一。
基于贝叶斯网络的文本分析技术是其中的一种重要技术。
在本文中，我们将从四个方面对基于贝叶斯网络的文本分析技术进行深入探讨。
一、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种有向无环图，它用来表示变量之间的条件依赖关系。
在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系，节点的状态表示该随机变量的取值。
假设存在n个随机变量X1, X2, ..., Xn，它们的联合概率分布为P(X1, X2, ..., Xn)，则主要由概率乘法定理和概率加法定理组成。
贝叶斯网络的基本原理在处理文本数据方面是非常有效的。
它可以将每个词语看作一个节点，将它们之间的关系表示为有向边。
然后，使用条件概率表来表示每个节点和它的父节点之间的依赖关系。
例如，假设有两个节点A和B，如果A是B的父节点，则A和B之间的依赖关系可以表示为P(B|A)。
这使得我们很容易地计算句子或文档中每个单词或短语出现的概率分布。
从而实现文本分类和情感分析等任务。
二、基于贝叶斯网络的文本分类基于贝叶斯网络的文本分类将每个文档或句子看作一个“事件”，并使用贝叶斯公式计算给定类别条件下该事件发生的概率。
具体来说，它使用先验概率和条件概率表来计算文档或句子属于每个类别的后验概率。
使用离散化的技术可以将单词或短语映射到固定的值域内，从而减少文本分类中维度灾难的问题。
基于贝叶斯网络的文本分类方法具有许多优点。
首先，它可以处理大规模的文本数据，同时在处理文本的时候可以保留文本中的上下文信息。
此外，通过使用贝叶斯网络可以获得比其他方法更加可靠和准确的分类结果。
三、基于贝叶斯网络的情感分析基于贝叶斯网络的情感分析方法旨在确定文本的情感极性，即正面、负面或中性。
为了完成这项任务，我们需要利用贝叶斯网络计算每个单词或短语与正面或负面情感之间的依赖关系。
浅谈基于改进贝叶斯模型的词义消歧方法
文章编号 ：０４— ２０ ２０ ）３ ０９— ３ １０ ４ ８ （０６ ０ —０４ ０
浅 谈 基 于改 进 贝 叶斯模 型 的 词 义 消歧 方 法
席素梅 ， 高 茜 ， 徐 鑫
（ 山东轻工业 学院 信息科学与技术学 院 ， 山东 济南 ２００ ） ５ １０ 摘要 ： 词义消歧 （ Ｉ 一直是 自然语言理解 中的一个关 键 问题 ， 问题解决 的好坏 直接关 系到 自然语言处理 中诸 ｗｓ】 ） 该
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如何使用机器学习技术进行语义分析
如何使用机器学习技术进行语义分析随着互联网的快速发展，海量的文本数据涌现而出。
为了从这些大数据中提取有用的信息，语义分析成为一项重要的任务。
语义分析旨在理解文本中隐藏的意义和情感，并将其转化为有用的结构化数据。
机器学习技术在语义分析中起着重要的作用，它可以通过训练模型来自动推断文本的含义。
本文将介绍如何使用机器学习技术进行语义分析。
一、文本预处理在进行语义分析之前，首先需要对文本数据进行预处理。
预处理包括以下步骤：1. 去除文本中的噪声：文本中可能包含各种噪声，如标点符号、数字、特殊字符等。
这些噪声对于语义分析是无关的，应该被去除掉。
2. 分词：将文本划分为单词或短语，这是下一步特征提取的基础。
3. 去除停用词：停用词是指在语义分析中没有实际意义的常用词，如“的”、“是”、“在”等。
去除停用词可以减少特征空间的维度。
4. 词形还原：将词汇还原为它们的原始形式，如将“running”还原为“run”。
这可以减少不同形式的词汇造成的特征冗余。
二、特征提取特征提取是语义分析的关键步骤，它将文本转化为机器学习算法可用的数值特征。
以下是一些常用的特征提取方法：1. 词袋模型：词袋模型将文本表示为一个词汇表中单词的向量。
向量的每个维度表示相应单词在文本中的出现频率。
这种方法忽略了单词顺序，仅关注单词的频率信息。
2. TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）考虑了一个词在当前文本中的频率以及在整个文档集合中的频率。
它通过乘积的方式给予高频词汇更高的权重。
3. Word2Vec：Word2Vec将单词映射为低维向量，使得语义上相似的单词在向量空间中距离更近。
这种方法有助于捕捉上下文信息和词汇间的关联。
三、机器学习模型训练在特征提取之后，可以使用机器学习模型对文本进行分类、情感分析等任务。
以下是一些常用的机器学习算法：1. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，它在文本分类中被广泛使用。
语义分析中的情感识别算法与情感分类应用效果评估
语义分析中的情感识别算法与情感分类应用效果评估语义分析是自然语言处理中非常重要的一项任务，它旨在理解和分析人类语言的意义、情感和情绪。
情感识别算法是语义分析中的一个重要组成部分，它的作用是判断文本中的情感倾向，监测人们在社交媒体、评论和用户反馈等数据中表达的情感。
本文将探讨情感识别算法以及情感分类应用的效果评估。
首先，我们来介绍一些常见的情感识别算法。
在自然语言处理领域，情感识别通常使用机器学习方法。
其中，朴素贝叶斯算法和支持向量机是常用的分类算法。
朴素贝叶斯算法是一种基于概率模型的分类方法，它通过学习已知情感标签的文本样本，计算概率来确定输入文本的情感类别。
支持向量机是一种常见的二分类算法，它寻找一个最优超平面将两个不同类别的数据分开。
此外，还有一些基于深度学习的情感识别算法，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
这些算法能够通过学习丰富的文本特征并建模长期依赖关系来提高情感识别的性能。
然而，要评估情感识别算法的效果并不是一件简单的任务。
由于情感是主观的，不同人对同一段文本可能有不同的情感理解。
因此，为了准确评估算法的性能，需要构建一个情感分类的标注数据集。
在构建数据集时，需要将大量文本样本标记为不同的情感类别，同时要确保标注人员具有一致的理解和判断准则。
此外，还需要进行数据预处理，例如去除噪声、纠正拼写错误和归一化文本等。
对于情感分类应用的效果评估，可以使用一系列指标来评估算法的性能。
常用的指标包括准确率、召回率、F1值和混淆矩阵等。
准确率是分类正确的样本数占总样本数的比例，召回率是正样本被正确分类的比例，F1值则是准确率和召回率的综合指标。
混淆矩阵可以展示分类结果的详细情况，包括真阳性、假阳性、真阴性和假阴性等。
通过比较不同情感分类算法的指标，可以评估它们在情感识别任务上的性能优劣。
此外，为了更全面评估算法的效果，还可以进行交叉验证和对比实验。
交叉验证是一种常用的评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，并重复多次训练和测试，最终取平均值作为性能指标。
贝叶斯分类在词义消歧中的分析
文 的 结 构 和词 语 顺 序 ，并 且上 下 文的 单 词 彼 此 独 立 。但 是实 验 证 明 在 有 一 定训 练 数 据 的情 况
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词 义 消 歧 问 题 在 自然 语 言 处 理 的 各 个 方 始 指 示 词 集 的训 练语 料 中搜 索 ，找 出那 些 在 待 词 集 合 中 多 个 指示 词 确 定 下 一 代 指 示 词集 合 中 面都 有 非 常重 要 的作 用 。 于 机 器 翻译 问 题 ， 对 如 消歧 多 义 词前 后 ６个 词 语 中重 复 出 现 ２次 或 ２ 的同 一 个 指示 词 。但 实 验 证 明 是 可 行 的 。 何 理 解 自然语 言 的结 构 与 歧 义 是 提高 机 器 翻 译 次 以上 的实 词 作 为第 一批 指 示 词集 ，以 后 的 每 ２２３训 练 语 料 所 取 上 下 文 的个 数 会 对 识 、Ｉ 质量的关键。 针对 于 信 息 检 索 问题 ， 如何 能 够 很
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贝叶斯分类在词义消歧中的分析
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摘 要 ： 义 消歧 是 自然 语 言 处理 中 的一 个 核 问题 ， 词 尝试 了基 于单 纯 贝叶 斯 概 率 模 型 的 消歧 方 法 ， 得 了好 的 效 果 。由 于该 方法 在 抽 取 上 下 取 文特 征 时 没 有进 行 合 理 的 选择 ， 致使 一些 无 用的 信 息 混 入 其 中 降低 了 贝叶 斯 分 类 器 的 分 类 准 确 率 。 用词 根 词 性 提 高 了上 下 文特 征 抽 取 的 有 效性 ， 利 并且 尝 试 寻找 上 下 文 中的 指 示 词 这种 特 征 进 行 消 歧 。
语义分析技术的工作原理
语义分析技术的工作原理语义分析技术是一种利用自然语言处理和机器学习技术来识别、理解和解析文本语义的方法。
它广泛应用于文本分类、情感分析、信息检索等领域，能够帮助人们更好地理解和利用文本信息。
本文将介绍语义分析技术的工作原理，包括词向量表示、语义匹配和句法分析。
一、词向量表示在语义分析中，词向量是一种重要的表示形式，它将词语映射为实数向量，能够捕捉到词语间的语义关系。
常见的词向量表示方法有词袋模型、TF-IDF和词嵌入模型等。
其中，词嵌入模型如Word2Vec、GloVe和FastText等已成为主流方法，通过训练神经网络模型，将词语映射到低维空间上。
二、语义匹配语义匹配是指通过比较两个文本的语义相似度来判断它们是否相关的过程。
语义匹配常用于问答系统、搜索引擎中的语义搜索和信息检索等任务。
在语义匹配中，使用词向量表示的文本会根据特定的相似度度量方法，计算文本间的相似程度。
常用的相似度度量方法有余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离等。
在计算相似度时，可以结合上下文信息和语境进行更加准确的处理。
三、句法分析句法分析是语义分析的重要环节，通过分析句子中词与词之间的依存关系，揭示句子的语法结构和语义信息。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法如最大熵模型、条件随机场和图模型等能够通过训练模型，自动学习词汇和句子之间的依存关系，实现更精准的句法分析。
四、文本分类文本分类是语义分析的典型应用之一，其目标是将给定的文本分配到预定义的类别中。
文本分类可应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等任务中。
在文本分类中，通常采用特征提取和机器学习方法来实现。
特征提取可以基于词频、词袋模型或者词向量表示，经过特征选择和降维等过程，将文本表示为特征向量。
然后，可以使用分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等，对文本进行分类。
五、情感分析情感分析是语义分析的另一个重要应用领域，其目标是识别和分析文本中的情感倾向。
贝叶斯网络的基本原理
贝叶斯网络是一种用于建模不确定性和概率推理的图形模型。
它的基本原理是基于贝叶斯定理，通过描述不同变量之间的条件依赖关系来表示概率分布。
贝叶斯网络可以用于各种不同的领域，包括医学诊断、金融风险管理、自然语言处理等。
贝叶斯网络的基本原理是基于概率和图论的。
它由两部分组成：一个是有向无环图（DAG），另一个是条件概率分布。
有向无环图是由节点和有向边组成的，每个节点代表一个随机变量，而有向边表示节点之间的依赖关系。
条件概率分布则描述了每个节点在给定其父节点值的情况下的条件概率。
贝叶斯网络的一个重要特性是可以对变量之间的依赖关系进行建模。
通过定义节点之间的条件概率分布，贝叶斯网络可以捕捉到变量之间的直接和间接关系，从而可以进行概率推理和预测。
这使得贝叶斯网络成为了一个强大的工具，可以用于分析复杂系统中的不确定性和概率关系。
贝叶斯网络的建模过程通常包括两个步骤：结构学习和参数学习。
结构学习是指确定网络的拓扑结构，即确定节点之间的有向边的连接关系。
参数学习则是指确定每个节点的条件概率分布。
这两个步骤通常需要依赖于大量的数据和专业知识，因为在实际应用中，很多变量之间的关系是复杂的，需要通过数据分析和领域知识来进行建模。
贝叶斯网络在实际应用中有着广泛的用途。
在医学诊断领域，贝叶斯网络可以用于帮助医生进行疾病诊断和预测病情发展趋势。
在金融风险管理领域，贝叶斯网络可以用于分析不同变量之间的风险关系，帮助金融机构进行风险评估和风险控制。
在自然语言处理领域，贝叶斯网络可以用于语义分析和文本分类，帮助计算机理解和处理自然语言。
贝叶斯网络的优势在于能够处理不确定性和复杂性，同时能够利用领域知识和数据进行建模和推理。
然而，贝叶斯网络也有一些局限性，例如对大规模数据和复杂模型的建模能力有限，以及对参数的选择和网络结构的确定需要一定的专业知识和经验。
总的来说，贝叶斯网络是一种强大的概率图模型，它的基本原理是基于概率和图论的，通过描述变量之间的条件依赖关系来进行建模和推理。
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基于语义特征关联的贝叶斯网络分类孟宇龙，印桂生，徐东哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨(150001)E-mail：mengyulong@摘要：为将数据的语义特征体现在数据分类过程中，提出语义特征关联的贝叶斯网络分类法。
该方法在分析数据的多语义异构性基础上进行分类学习。
与传统贝叶斯网络分类相比，可在不损失分类精度情况下将具有语义特征的数据进行分类。
关键词：语义特征；数据分类；贝叶斯网络中图分类号：TP3911.引言对数据分类而言，数据分类标准以及数据分类精度满意度的评价与所选择的数据分类任务相关。
分类后的数据应该具有子类内数据以及类间关系的高度凝聚性。
朴素贝叶斯分类器[1]（Naive Bayesian Classifier，NBC）是一种基于贝叶斯理论的简单分类方法[2][3]。
独立关系是贝叶斯网络中最基本、最重要的理论关系，即在满足独立性的条件下，贝叶斯分类器才能有很好的表现。
文献[4]的研究表明，当训练数据集属性间的独立性提高后，应用贝叶斯分类器并不能明显地提高分类效果。
即贝叶斯分类模型的表现和独立性是否满足没有必然联系，通过策略降低属性关联关系，提高独立关系，可以降低分类的时间、空间复杂度，同时并不会影响贝叶斯分类器的分类满意度。
所以朴素贝叶斯分类器仍然是一种非常实用的分类方法。
例如对一个网络安全事件进行评估，显然忽略带宽、传输速率与攻击强度之间的相互关系是错误的。
即使在这样一种人为假定下（假定彼此无关），朴素贝叶斯分类器仍然有很满意的分类表现[6][7]。
大量研究和实验表明，在不满足条件独立性要求情况下，朴素贝叶斯分类器也能取得比较满意的分类结果。
针对此特性，为将数据的语义特征体现在分类过程，本文在研究贝叶斯定理及朴素贝叶斯分类器基础上，引入贝叶斯网络[5]，提出一种具有语义特征的基于贝叶斯网络的数据语义分类算法——语义特征关联的贝叶斯网络分类，利用网络节点间的关联表示语义，而其它非语义关联则全部忽略。
在不损失分类精度情况下将具有多语义特征的数据进行分类。
经仿真实验验证可获得满意的分类精度。
2.贝叶斯网络分类器2.1朴素贝叶斯分类模型（小四号，宋体，加粗）朴素贝叶斯分类模型将训练实例I分解为特征向量A和决策类别变量C，该模型根据类独立条件构造，朴素贝叶斯分类模型如图1所示。
图1 朴素贝叶斯分类模型基金项目：水下机器人国家重点实验室基金朴素贝叶斯分类的工作过程如下：（1） 设D 是训练数据属性和类C 的集合。
其中训练属性用i A 表示。
（2） 每个数据样本用一个n 维特征向量()12,,,n X X X X =L 表示，其中，i X 分别描述n 个性质12,,,n A A A L 产本的n 个度量。
（3） 假定有n 个类 ()12,,,n C C C K 。
给定一个未知的数据样本X ，由贝叶斯定理可得到C 后验概率最高的类i C ，即：()()||i j P X C P X C > 1,j m i j ≤≤≠（4） ()P X 对于所有类为常数，如果类的先验概率未知，通常假定可以假定()i P c 相等，即12()()...()i P c P c P c === 。
（5） 如给定具有许多属性的数据集，计算(|)i P X C 的系统开销会很大。
此时，可以做出类条件独立的朴素假定，即在属性间，不存在依赖关系。
可得：()1|(|)ni k i k P X C P x c ==∏其中(|)k i P x c 可以由训练数据集合D 估值，如果i A 是分类属性，可直接得到每个属性iA 以及类C 的后验概率()|i P C A 。
如果i A 是连续属性，通常假定i A 服从高斯分布。
2.2贝叶斯网络分类器贝叶斯网络允许定义变量间的依赖关系，它可以用一个有向无环图来描述：,,B N A =<Θ>该图包括一个结构模型和与之相关的一组条件概率分布函数。
图中节点n N ∈表示领域变量，是对过程、事件、状态等实体的特性描述，边a A ∈表示变量间的概率依赖关系，每个节点对应一个条件概率分布表CPT ，Θ表示CPT 的参数。
假设()12,,,n X X X X =K 表示领域变量，()12,,,n x x x x =K 是X 的值，贝叶斯网络的联合概率分布表示如下：()|(|())i i i iP X C P x parent x =∏其中()i parent x 是有向无环图中i x 的双亲集合。
3. 语义特征关联的贝叶斯网络分类器S-BNC贝叶斯网络的一个关键特征是它提供了一种把联合概率分布分解为局部分布的方法，即它的图形结构编码了变量间概率依赖关系，可以借此来承载清晰的语义特征。
从语义角度分析，贝叶斯网络的信息包含两部分：第一是表示条件独立性信息的网络结构，其中的每一节点表示域中的一个概念或随机变量及其属性，节点之间的连接表示了可能的因果关系和语义关系，可以体现语义方面的特征；第二是节点拥有与其相联系的条件概率分布CPT ，CPT 体现了该节点的定量信息，该定量信息可以用来给出变量间不确定的数值度量。
因此，实际上贝叶斯网络能提供某一特定领域的结构性的定性和定量的语义表达。
3.1 S-BNC 处理的对象及其集合在语义关联贝叶斯网络分类（Semantic feature associated - Bayesian Network Classification ，S-BNC ）内，对数据而言，其属性、关系、值以及需概念化的语义抽象等均可视对象。
定义1 (,,,)obj Dom name pro val =为S-BNC 处理对象，其中Dom 为obj 所属域，obj 为处理对象标识，obj 来源于Dom 内数据的抽象，name 为对象名称，pro 为对象属性，val 为object 的值。
根据定义1可知，领域Dom 内，数据抽象后的对象标识唯一存在，可以得到Dom 上的S-BNC 数据训练集1(,,)n X X X =K 。
返回Dom 内obj 的分类函数定义如下：定义2 函数(,)CLobj Dom rule 返回Dom 内的同类标识, rule 为数据抽象规则。
此时，在S-BNC 讨论范围内，我们将Dom 的数据抽象划分为若干基于rule 规则的分类对象集合。
此时可以对Dom 进行定义如下。
定义3 Dom 是一个具有语义特征的，具有关系和行为规则的一个数据抽象后的对象集合，该集合是一个抽象的五元组：(,,,,)Dom clobj rule rel form semt =其中(,)clobj CLobj Dom rule =，为数据的同类标识集合，rel 为clobj 在Dom 上的关系，form 为clobj 在Dom 上的行为规则，semt 为clobj 在Dom 上的语义。
分类抽象规则描述如下：定义4 D =为Dom 内的数据，D 的分类抽象规则为：(,,)Dom rule RULE task agl imod =其中，task 为S-BNC 范围内的分类任务，agl 为数据凝聚性，imod 为选取的数据分类模型S-BNC 。
3.2训练样本的选择语义关联的贝叶斯网络分类结果满意度依赖于训练样本数据选择，训练样本分布和测试样本分布的相似度越大，分类效果的可信度就越高。
本文实验中训练样本的选择参考了网络安全事件检测中网络日志数据的绝大多数特性，包括生成节点、日志格式、生成时间等。
样本选择时的样本空间数据应尽量覆盖全部规则。
3.3语义特征提取及关联语义特征提取和关联的任务就是把低层的语义特征映射到高层语义。
目前，语义特征提取主要依赖专家系统支持，借助专家系统的客观知识，通过概率理论和图论的结合对训练样本数据进行样本空间的有限划分。
对于给定的训练样本集()12,,,n X X X X =L ，根据定义1与定义3，给出元数据的形式化定义为：定义5 数据()_,,,,X OD ID T C P D =，其中ID 表示数据标识，T 表示数据类型，C 表示数据约束，P 表示数据属性，D 表示数据描述。
可以分别计算,,,T C P D 在X 上的概率分布，从而得到对训练样本数据进行样本空间的有限划分。
概率理论将保证整个系统的一致性，并巧妙地将专家知识和数据有效地结合起来，直观定量地表达了系统中各个因素以及它们之间的关联程度。
对进行有限划分的样本空间做如下假设：假设1 两个概率分布一致的节点认为语义相同； 假设2 两个概率分布相近的节点认为语义相似。
事实上，与语义特征项提取中的概率计算不同，衡量多个语义特征之间的相关程度是极不容易实现的，不但处理起来极为复杂，而且如果全部语义特征项关联全部计算的话，因计算量太大而得出的语义相关性并不可靠，此时我们给出另一个假设：假设3 一个语义特征项最多与一个其它特征项有语义相关性。
根据假设3可以得出相关程度最高的两两语义特征项，并考虑是否需要采用适当方法对其进行合并处理，反复进行此过程，直至系统进入稳定状态，既其概率分布不再变化或在极小范围内变化。
如果数据样本用一个n 维特征向量()12,,,n X X X X =L 表示的话，根据对S-BNC 处理对象及其集合的分析，可用()12,,,n C C C C =K 表示其对应的特征项集合，根据贝叶斯定理，在一个类别i C 中的两个语义特征项j w ，k w 之间的关联程度可表示为：(,|)(,|)log(|)(|)j k i j k i j i k i p w w c I w w c p w c p w c =⋅若对所有语义特征项都进行计算的话，其计算量是巨大的。
实际应用中，因为语义特征项的提取是从实际训练样本集中得到，所以可以设定一个阀值c I ，当(,|)j k i c I w w c I ≥时，两个语义特征项相关。
显然，阀值的设定并不与假设1和假设2相矛盾。
完成假设3的基础上，根据假设1和假设2，此时如果有一个未知的数据样本X ，由贝叶斯定理可得到与i C 后验概率最高的类m C ，即：()()||||m i c P X C P X C I −≤ i j ≠()P X 对于所有类为常数，如果两两语义特征项相关，则贝叶斯网络的联合概率分布表示如下：()|(|())i i i iP X C P x parent x =∏其中()i parent x 是有向无环图中i x 的双亲集合，()12,,,n x x x x =L 是X 的值。
3.4 网络节点变迁设D 是领域Dom 的数据集合，1(,,)n X X X =K 是样本集合，在Dom 上根据分类任务进行分类，假定有n 个不同的类标号属性值，定义n 个不同的类：(1,,)i Class i n =K 。