文本挖掘主要技术研究
文本挖掘与情感分析技术研究
文本挖掘与情感分析技术研究近年来，随着社交媒体的普及和大数据的迅猛发展，文本挖掘和情感分析技术逐渐成为了研究的热点。
这些技术在商业、社会和学术领域都有广泛的应用。
本文将系统地探讨文本挖掘和情感分析技术的研究，介绍其背景、方法和应用。
首先，我们来分析文本挖掘技术的起源和发展。
文本挖掘是指从大量的文本数据中提取和分析有用信息的过程。
早期的文本挖掘主要包括信息检索和文本分类。
信息检索是通过关键字搜索从文本数据中找到相关文档的过程，而文本分类是将文本数据分到不同的类别中。
然而，随着互联网和社交媒体的普及，用户生成的文本数据数量急剧增加，传统的文本挖掘方法已经无法应对。
因此，研究者开始开发以机器学习和自然语言处理为基础的文本挖掘方法，如主题模型和情感分析。
接下来，我们来讨论情感分析技术的原理和应用。
情感分析是从文本数据中分析和提取情感信息的过程，可以用于用户情绪监测、品牌声誉管理、舆情分析等领域。
情感分析的方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法使用预定义的规则和词典来判断文本的情感倾向，而基于机器学习的方法则是通过训练一个分类器来进行情感分析。
近年来，深度学习模型在情感分析领域取得了巨大的突破，如使用长短时记忆网络和卷积神经网络进行情感分类。
然后，我们来探讨文本挖掘和情感分析技术在商业和社会领域的应用。
在商业领域，文本挖掘和情感分析技术可以帮助企业了解用户的意见和偏好，从而优化产品设计和市场营销策略。
企业可以通过分析用户在社交媒体上的评论和评价来了解他们对产品的满意度和需求，从而及时进行调整和改进。
在社会领域，文本挖掘和情感分析技术可以用于舆情分析和社会观点的监测。
政府和组织可以通过分析大量的社交媒体数据来了解公众对特定事件或政策的看法，从而更好地处理舆论和改进政策。
最后，我们来探讨文本挖掘和情感分析技术的挑战和未来发展方向。
文本挖掘和情感分析技术面临着文本多样性、歧义性和主观性等挑战。
基于深度学习的文本挖掘技术研究与应用
基于深度学习的文本挖掘技术研究与应用一、前言近年来，随着互联网技术的不断发展和普及，人们对海量数据的处理和分析需求越来越高，而文本数据是其中一个重要的数据来源。
然而，人类语言的复杂性和多样性，以及数据量的巨大性使得传统的文本处理方法越来越难以胜任相关的任务。
为了更好地处理和分析这些海量文本数据，深度学习技术被广泛应用于文本挖掘领域。
本文将深入探讨基于深度学习的文本挖掘技术的研究和应用。
二、深度学习在文本挖掘中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，由于其优异的处理能力，逐渐被广泛应用在文本挖掘领域。
文本挖掘是一种从非结构化文本数据中发现有意义信息的过程，包括文本分类、情感分析、实体识别等任务。
下面我们将分别介绍深度学习在这些任务中的应用。
2.1 文本分类文本分类是一种将文本进行分类的任务，目标是将输入的文本归为预定义的分类之一。
在传统方法中，采用的是词袋模型（bag-of-words）的方法来表示文本，并使用监督学习算法来进行分类。
然而，这种方法忽略了文本中词语之间的关系，且无法处理高维稀疏的文本数据。
深度学习则可以利用词向量（word embedding）的方式来表示文本。
将文本中的单词转换为向量，从而捕捉到它们之间的关系。
常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN适用于文本中局部特征的挖掘，而RNN则适用于文本序列中的时序信息分析。
在比较经典的研究中，由Yoon Kim （2014）提出的文本分类模型使用的是CNN，Tanget al. （2015）提出的LSTM模型使用的则是RNN。
2.2 情感分析情感分析是一种通过计算文本情感极性的任务，主要应用于舆情分析、产品评论分析等场景。
传统的方法通常基于词典和规则的匹配方法，但是这种方法需要在建模之前进行大量的人工标注，在实践中应用较为困难。
而运用深度学习方法，则通过建立深度神经网络模型来自动学习情感的特征表示。
文本挖掘技术
文本挖掘技术
自然语言处理（NLP）和文本挖掘（TM）是人工智能领域中最受关注的技术之一，它利用计算机语言学的理论和算法来处理和理解大规模的文本数据。
文本挖掘的目标是从文本中发现有用的信息，并收集有用的信息，从而了解该文本的主题和内容。
文本挖掘研究可以划分为三个不同的子领域：文本语义分析（TSA）、文本对抗性分析（TAA）和文本信息抽取（TIE）。
文本语义分析着重于从文本中抽取出潜在的隐藏的概念，它利用自然语言处理技术来识别出文本中的实体和概念，从而解释语句的含义。
文本对抗性分析则是识别文本中包含的歧义或混乱信息，比如相互冲突的意见或言论。
最后，文本信息抽取是指从自然语言文本中有效抽取有用信息，比如实体、关系、网站链接等。
文本挖掘有一些独特的应用，比如新闻摘要，情感分析和舆情分析。
新闻摘要是一种通过提取文本中的关键词和概念，以及从文本中提取出的主题，来生成摘要的有效方法。
情感分析则是运用NLP和TM 技术，从评论、新闻等文本中提取情感信息的有效方法。
舆情分析是
指通过收集、处理和分析网络上的信息（如新闻、博客、论坛等）来
了解不同社会群体的存在情况和关联性，以及洞察社会变迁趋势的研究。
文本挖掘技术在自然语言处理、人机对话、搜索引擎、口语识别、聊天机器人、机器翻译、自动文本分类、营销分析、新闻趋势分析等
领域有着广泛应用。
因此，人们可以很容易地看到，文本挖掘在当今
的社会中日益受到重视，它已经成为一种重要的技术，可以帮助我们
更加快速有效地理解文本中的信息，并收集相关的有用信息，从而发
现文本数据库中传达或隐藏的有趣内容。
基于文本挖掘的情感分析技术研究
基于文本挖掘的情感分析技术研究一、引言情感分析是自然语言处理领域中的重要研究方向，旨在识别并提取出文本中的情感信息。
情感分析技术可以应用于广泛的领域，如社交媒体监测、产品评论分析、舆情监测等。
本文将探讨基于文本挖掘的情感分析技术，并分析其在实际应用中的挑战和发展趋势。
二、文本挖掘技术概述文本挖掘是一种利用自然语言处理、机器学习和统计学等技术从大规模文本数据中提取有用信息的方法。
文本挖掘技术主要包括文本表示、特征选择、分类算法等。
在情感分析中，文本挖掘技术起着至关重要的作用，能够帮助识别文本中的情感色彩。
三、情感分析方法情感分析方法可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法使用预定义的规则和词典来判断文本情感。
这种方法简单直观，但依赖于规则和词典的质量，往往无法有效应对新情感词汇和语境。
基于机器学习的方法通过训练大量标注好的情感文本数据，利用机器学习算法自动学习情感分类模型。
这种方法能够适应不同领域和语境的情感分析任务。
四、文本预处理文本预处理是情感分析的重要环节。
它包括去除噪声数据、分词、词性标注、去除停用词等步骤。
分词是将连续的文本切分为离散的词汇，词性标注是确定每个词的语法类别，去除停用词是去除无意义的高频词汇。
五、特征提取特征提取是情感分析的核心任务，它将文本数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
常用的特征提取方法包括词袋模型、tf-idf模型和词嵌入模型等。
词袋模型将文本看作是词汇的集合，忽略了词序信息；tf-idf模型考虑了词的重要性，根据词频和逆文档频率进行加权；词嵌入模型通过将词映射为实数向量表示，融入了词义和语义信息。
六、情感分类算法情感分类算法是基于特征提取得到的数据，通过训练和测试过程实现对文本情感的判断。
常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和深度学习算法等。
朴素贝叶斯是一种简单但高效的分类算法，适用于小规模数据；支持向量机通过寻找最优的超平面实现分类，适用于高维数据；决策树通过一系列决策节点进行分类，可解释性强；深度学习算法通过多层神经网络实现对复杂特征的学习，准确率较高。
大数据时代下的文本挖掘研究
大数据时代下的文本挖掘研究随着互联网技术的发展，我们正逐渐步入一个大数据时代。
面对如此海量的数据，如何更好地从中获取有效信息成为了研究的热点。
其中，文本挖掘技术就成为了一种应对大数据时代的有效手段。
一、什么是文本挖掘文本挖掘（Text Mining）是一种通过处理和分析文本数据来获取有效信息的技术。
它主要基于自然语言处理技术，通过识别、提取、归纳和分析有关知识的方法来发现或提取文本中隐藏的规律、趋势和模式。
在大数据时代，文本挖掘技术已经广泛应用于各个领域，比如金融领域中的信用风险评估、舆情监测与预警等。
二、文本挖掘的关键技术1. 分词分词是将整段文本划分成词语序列的过程。
对于一段文本，将其划分成一个一个离散的词语，是文本挖掘技术的重要前提，同时也是所有自然语言处理任务的基础。
2. 词性标注词性标注是将每个分词标注上其词性（如动词、名词、形容词等）的过程。
通过对词语的词性进行标注，使得文本挖掘算法能更好地理解文本中每个词语的含义和作用。
3. 关键词提取关键词提取是从文本中自动识别出重要词汇的过程。
通过对大量文本进行关键词提取，可以发现文本中的主题、热点、趋势等信息，为后续的分析提供基础。
4. 文本分类文本分类是将大量文本数据根据其内容进行自动分类的过程。
通过对文本数据进行分类，可以快速发现其中存在的规律和差异，为之后的决策和应用提供参考。
5. 实体识别实体识别是指在文本中抽取出具有特定意义的名词、地名、人名等实体信息的过程。
通过实体识别技术，可以快速找到文本中涉及的具体实体信息，并进行进一步处理和分析。
三、文本挖掘在工业界的应用近年来，随着互联网、移动互联网、物联网等技术的不断发展，人们产生的数据呈现爆发式增长，因此，文本挖掘技术在工业界得到了广泛的运用。
1. 社交媒体社交媒体平台，在信息传播、舆情分析等方面的作用越来越大。
比如微博、微信、知乎等平台，用户资源丰富，而这些用户产生了大量的信息和评论。
基于分类和聚类方法的文本挖掘技术研究
基于分类和聚类方法的文本挖掘技术研究一、前言随着信息技术的不断发展，人们已经进入了信息爆炸的时代。
大量的文本信息涌入人们的视线，如何在这样的信息洪流中快速准确地找到所需信息已成为一项重要的任务。
而文本挖掘技术正是为解决这一问题而应运而生的。
二、文本挖掘技术的基本原理文本挖掘技术的主要任务是从海量文本数据中自动发现隐藏的、未知的、有用的信息及知识，并进行有效的分析、提取和展示。
其基本流程包括文本的预处理、特征提取以及分类和聚类等步骤。
2.1 文本预处理文本预处理是文本挖掘的首要步骤，其主要目的是为了将原始文本转化为计算机所能识别的结构化数据，为后续分析提供基础数据。
文本预处理主要包括文本清洗、分词、去停用词等。
2.2 特征提取特征提取是文本挖掘技术的关键步骤，其主要目的是将原始的自然语言文本转化为计算机所能认识的数字特征向量，为后续分类和聚类分析提供数据基础。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF模型、LDA模型等。
2.3 分类和聚类分类是文本挖掘的一个重要任务，其主要目的是将文本集合分为若干个互不重叠的、具有相同类别的子集。
分类的方法有监督分类和无监督分类两种，其中监督分类方法有KNN分类、朴素贝叶斯分类、支持向量机分类等。
无监督分类方法则包括K-means聚类、密度聚类等。
三、基于分类和聚类方法的文本挖掘技术研究3.1 基于朴素贝叶斯分类方法的文本分类技术研究朴素贝叶斯分类算法是文本分类中广泛应用的一种方法。
该算法以条件独立性假设为前提，通过先验知识和后验概率相结合的方法进行多类别文本分类。
该算法在文本分类中具有稳定性、高效性和准确性等优点。
3.2 基于K-Means聚类算法的文本聚类技术研究K-Means聚类算法是文本聚类中常用的一种方法，其主要思想是将文本数据集划分为K个簇，使得同一簇内的文本相似度最大，不同簇之间的相似度最小。
该算法在文本聚类中具有快速、简单和可扩展等优点。
3.3 其他应用除了上述两种方法外，文本挖掘技术还可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、文本摘要等多个领域。
人工智能技术中的文本挖掘
人工智能技术中的文本挖掘在当今社会中，人工智能技术已经逐渐渗透到了各行各业，并且发挥着越来越重要的作用。
其中，文本挖掘是人工智能技术中的一个重要应用领域。
通过应用文本挖掘技术，可以对文本数据进行自动分析和处理，从而实现自动化的信息抽取、内容分类和关系挖掘等功能。
本文将从技术原理、应用场景和未来发展等三个方面，来探讨人工智能技术中的文本挖掘。
一、技术原理文本挖掘的技术原理主要包括自然语言处理、信息抽取和文本分类等方面。
自然语言处理是指将自然语言文本转换成计算机可以理解的形式的一系列技术。
包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等技术。
信息抽取是指从非结构化的文本中自动寻找有用的信息的技术。
包括实体关系抽取、事件抽取、文本聚类等技术。
文本分类是将文本数据自动分类到一个或多个目录或组中的过程。
可以是有监督的分类，也可以是无监督的分类。
同时还涉及到机器学习、神经网络和数据挖掘等一系列相关技术。
二、应用场景文本挖掘技术在很多领域都有着广泛的应用。
比如，在商业领域中，通过挖掘用户的评论、留言和反馈等信息，可以进一步推荐更符合用户喜好的产品和服务。
在金融领域中，则可以通过挖掘新闻、评论和社交媒体等信息，来帮助判断市场趋势和交易风险等方面。
在医疗领域中，通过挖掘临床数据、文献和社交媒体等信息，可以帮助医生更好地预测疾病发展和制定治疗方案。
在政府和公共管理领域，也可以通过挖掘新闻、社交媒体和政策文本等信息，来预测社会趋势和公共事件的影响等方面。
三、未来发展伴随着人工智能技术快速发展，文本挖掘技术也在不断地发展和创新。
未来，文本挖掘技术将会呈现出以下几个方向。
一是更加多元化的应用场景，将不仅包括商业和金融领域，也将涵盖医疗、政府和教育等领域。
二是更加智能化的文本分析技术，将会让计算机更加“懂”人类语言。
三是更加全面化的数据整合能力，将把多维度、跨领域的数据进行整合和处理。
四是更加开放化的平台生态圈，将有更多的AI企业和开发者涌入到这个领域，推动整个互联网生态圈产生更多更好的变化。
文本挖掘技术在情感分析中的应用研究
文本挖掘技术在情感分析中的应用研究情感分析是一种通过对文本中用户情感态度和情感倾向进行分析的技术。
它在各个领域中都有着广泛的应用，包括市场研究、社交媒体分析、舆情监测等。
文本挖掘技术是支持情感分析的重要工具之一，它能够帮助我们从大量的文本数据中提取有意义的信息。
文本挖掘技术在情感分析中的应用研究主要包括以下几个方面：1. 情感词典构建：情感词典是情感分析的基础，它是一个包含了各种情感词汇及其情感极性的词库。
文本挖掘技术可以通过海量的文本数据自动构建情感词典，并且不断更新和补充。
利用文本挖掘技术构建情感词典可以提高情感分析的准确性和适应性。
2. 情感分类：情感分类是情感分析的核心任务之一。
文本挖掘技术可以通过机器学习算法或者深度学习模型对文本进行情感分类。
例如，可以利用支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等算法进行情感分类，将文本分为正向情感、负向情感或中性情感。
3. 情感强度计算：情感强度是指情感的程度或者说情感的量化值。
文本挖掘技术可以通过计算情感词的权重以及上下文信息，对文本中的情感强度进行计算。
情感强度计算可以帮助分析人员更准确地判断文本中的情感倾向。
4. 意见抽取：意见抽取是从大量文本中提取用户对某个实体或事件的观点或评论。
文本挖掘技术可以通过提取文本中的关键词、短语和情感词，结合语法分析和上下文信息，准确抽取出用户的观点和评论。
意见抽取可以帮助企业或政府了解用户对产品、服务或政策的满意度和改进需求。
5. 情感演化分析：情感演化分析研究文本中情感随时间或事件的变化趋势。
文本挖掘技术可以对大量连续的文本数据进行分析，提取其中的情感波动和演化规律，帮助分析人员了解情感在不同时间段或事件中的变化。
情感演化分析有助于在市场营销、舆情监测等领域中及时调整策略和做出决策。
综上所述，文本挖掘技术在情感分析中发挥着重要的作用。
它不仅可以帮助我们自动构建情感词典，还可以通过机器学习和深度学习模型进行情感分类和情感强度计算。
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文本挖掘主要技术研究摘要：Web技术的发展日新月异，与此同时，因特网上的文本信息愈积愈多，浩如烟海。
如何从这些海量文本数据挖掘出潜在的、有价值的信息，已经成为越来越多人的研究重点。
本文主要介绍了文本挖掘的基本方法，包括文本特征提取、特征子集选取、文本分类、文本聚类等，并对这些方法的改进进行了分析。
在此基础上，介绍了文本挖掘在当今一些领域的应用。
关键词：文本挖掘特征提取特征子集选取文本分类文本聚类应用Research of Major Technologies in Text Mining 【Abstract】With the rapid development of Web technology, text information on the Internet has a tremendous growth. How to dig out the potential and valuable information from the text information on the Internet has become the focus of many people's research. This paper describes the basic methods of text mining, including text feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, etc., it makes some analysis on how to improve some of these methods. In addition, it introduces the application in some fields with text mining technology.【Key words】text mining, feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, application1、文本挖掘概述文本挖掘[1]( Text Mining,TM)，又称为文本数据挖掘(Text Data Mining,TDM) 或文本知识发现( Knowledge Discovery in Texts , KDT) , 是指为了发现知识，从大规模文本库中抽取隐含的、以前未知的、潜在有用的模式的过程[2]。
它的主要用途是从原本未经使用的文本中提取出未知的知识。
但是文本挖掘也是一项非常困难的工作，因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据，所以它是一个多学科混杂的领域，涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术[3]。
本文主要从文本挖掘的特征提取、文本分类、聚类等方面对文本挖掘技术进行全面的分析。
2、文本特征提取与数据库中的结构化数据相比，Web文档具有有限的结构，或者根本就没有结构。
即使具有一些结构，也是着重于格式，而非文档内容。
不同类型文档的结构也不一致。
此外，文档的内容是人类所使用的自然语言，计算机很难处理其语义。
文本信息源的这些特殊性使得现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。
我们需要对文本进行预处理，抽取代表其特征的元数据。
这些特征可以用结构化的形式保存，作为文档的中间表示形式。
文本特征指的是关于文本的元数据，分为描述性特征，例如文本的名称、日期、大小、类型等; 以及语义性特征，例如文本的作者、机构、标题、内容等。
描述性特征易于获得，而语义性特征则较难得到。
W3C近来制定的XML[4]、RDF[5]等规范提供了对Web文档资源进行描述的语言和框架。
在此基础上，我们可以从半结构化的Web文档中抽取作者、机构等特征。
特征表示[ 6]是指以一定的特征项( 如词条或描述)来代表文档信息, 特征表示模型有多种, 常用的有布尔逻辑型、向量空间型、概率型等。
近年来应用较多且效果较好的特征表示法是向量空间模型( Vector Space Model, VSM) 法[7]。
在VSM 中, 将每个文本文档d 看成是一组词条( T 1, T 2, ,, T n) 构成, 对于每一词条Ti，都根据其在文档d中的重要程度赋予一定的权值Wi，可以将其看成一个n维坐标系，W1，W2…Wn 为对应的坐标值, 因此每一篇文档都可以映射为由一组词条矢量张成的向量空间中的一点，对于所有待挖掘的文档都用词条特征矢量( T 1,W1( d) , T 2, W2( d ) …T n, Wn( d) ) 表示。
这种向量空间模型的表示方法，可以将d中出现的所有单词作为Ti，也可以将d中出现的所有短语作为Ti，从而提高特征表示的准确性。
Wi ( d )一般被定义为Ti在d中出现率tfi ( d) 的函数,常用的有布尔函数，平方根函数，对数函数，TFIDF函数等。
3、文本特征子集选取构成文本的词汇数量是相当大的，因此表示文本的向量空间的维数也相当大，可以达到几万维，因此需要进行维数压缩的工作。
目前对WWW 文档特征所采用的特征子集[8]选取算法一般是构造一个评价函数，对特征集中的每一个特征进行独立的评估，这样每个特征都获得一个评估分，然后对所有的特征按照其评估分的大小进行排序，选取预定数目的最佳特征作为结果的特征子集。
一般用的评估函数[9]有几率比( Odds ratio) 、信息增益( Information Gain) 、期望交叉熵( Expect ed CrossEntropy) 、互信息( Mutual Information) 、词频( Word Frequency) 等，限于篇幅，本文并不详细介绍。
4、文本分类分类[10](Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
分类是事先定义好类别，类别数不变。
分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。
本文介绍了常用的分类算法，其中对朴素贝叶斯和KNN算法进行了详细的介绍。
4.1朴素贝叶斯贝叶斯分类是一种统计学分类方法，它基于贝叶斯定理，公式如下：)()()|()|(A P B P B A P A B P =图1 朴素贝叶斯分类流程图它可以用来预测类成员关系的可能性，给出文本属于某特定类别的概率，分类时根据预测结果将该样本分到概率最高的类别中去即可。
朴素贝叶斯分类模型训练的过程其实就是统计每一个特征在各类中出现规律的过程，从理论上，讲贝叶斯分类的出错率最小，就试验结果来看，朴素贝叶斯在大型的数据集上表现出来难得的速度和准确度。
朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、设},...,,{21m a a a x =为一个待分类项，而每个a 为x 的一个特征属性。
2、有类别集合},...,,{21n y y y C =。
3、计算)|(),...,|(),|(21x y P x y P x y P n 。
4、如果)}|(),...,|(),|(max{)|(21x y P x y P x y P x y P n k =，则k y x ∈。
朴素贝叶斯分类器(native Bayes)假设特征对于给定类的影响独立于其它特征，即特征独立性假设。
对文本分类来说，它假设各个单词 Wi 和Wj 之间两两独立。
设训练样本集分为 k 类，记为 C ={C1，C2，…， Ck}，则每个类 Ci 的先验概率为 P(Ci)， i =1 ，2，…， k ，其值为 Ci 类的样本数除以训练集总样本数 n 。
对于新样本 d ，其属于 Ci 类的条件概率是)|(d C P i 。
根据贝叶斯定理， Ci 类的后验概率为 )|(d C P i ；)()()|()|(d P C P C d P d C P i i i =（1）P(d)对于所有类均为常数，可以忽略， 则式(1)简化为：)()|()|(i i i C P C d P d C P ∝ （2）为避免 P(Ci)等于 0 ，采用拉普阿斯概率估计:||||||1)(c i i D C Dc C P ++=（3）式中 : C 为训练集中类的数目，DCi 为训练集中属于类 Ci 的文档数，DC 为训练集包含的总文档数。
在特殊情况下，训练样本集中各类样本数相等 ，此时类的先验概率相等 ，式(2)可以简化：)|()|(i i C d P d C P ∝ （4）朴素贝叶斯分类器将未知样本归于类i 的依据如下 :.,...,2,1)},()|(max{arg )|(k j C P d C P d C P j j i == （5）文档 d 由其包含的特征词表示， 即 d =(w1，…，wj ，…，w m)，m 是d 的特征词个数 d ，wj 是第j 个特征词，由特征独立性假设 ，则得∏===mji j i m i C P C P d C P 121)|()|),...,,(()|(ωωωω（6）式中: )|(i j C P ω表示分类器预测单词 wj 在类 Ci 的文档中发生的概率 。
因此式(2)可转换为∏=∝||1)|()(()|(d j i j i i C P C P d C P ω（7）为避免式(7)中)|(i j C P ω等于0，可以采用拉普拉斯概率估计。
有两种方法计算)|(i j C P ω， 即文档型计算公式和词频型计算公式。
(1)文档型:不考虑单词在文档中的出现频次，仅考虑单词在文档中是否出现，0 表示未出现，1 表示出现，依式(8)计算:||2)|)((1)|(c i j i j D C w doc N C w P ++=（8）式中 : )|)((i j C w doc N 为 Ci 类文本中出现特征wj 的文本数 。
(2)词频型:考虑单词在文档中出现的频次，依式(9)计算:∑=++=||1),(||),(1)|(v k i k i j i j C w TF V C w TF C w P（9）式中: V 表示特征词表中总单词数， TF(wj ，Ci)表示单词 wj 在类Ci 的所有文档中出现的频次之和。
[11]4.2 K 近邻分类K-nearest neighbor图2 KNN 决策过程图KNN 分类算法的主要思想是：先计算待分类样本与已知类别的训练样本之间的距离或相似度 ，找到距离或相似度与待分类样本PKNN 算法流程(1)读入训练样本Yi(i = 1，2，…，n)：由式(3)求出训练样本的中心M。
(2)根据式(1)计算各训练样本点与中心点M的欧氏距离，可得距离M的最远点Ymax。