基于贝叶斯的文本分类方法
基于贝叶斯的文本分类方法
１ 朴 素 贝 叶 斯 方 法 ． １
设 训练样 本集分 为七 ， 为Ｃ－ ｃ ，２ ｝ 则每 个类 类 记 － 。 ， ｛ Ｃ …， ， Ｇ的先验 概 率为ｐ Ｇ）ｉ １ ， 七 （ ，＝ ， …，，其 值 为Ｇ类 的样本 数 除 以 ２
文本特征 的提取有 词频法 、 互信 息、 Ｈ 统计 、 息增量 ＣＩ 信
ＬＵＯ ｉ ｅ， Ｗ Ｕ ｎ ， Ｙ Ｈａ－ ｉ ｆ Ｇａ ｇ ＡＮＧ ｉ－ｈ ｎ Ｊｎ ｓ ｅ ｇ
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｗ ｒ ｎ ｉｅｒ ｇ ｈｎ ｈ ｉｉ ｔｎ ｉ ｒ ｔ ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ２ ０ Ｃ ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｆ ａｅ ｇ ｅｉ ，Ｓ ａｇ ａ Ｊ ｏｏ ｇ ｖ ｓ ｙ ａｇ ａ ２ ０ ４ ， ｈ ） Ｓｔ Ｅ ｎ ｎ ａ Ｕｎ ｅ ｉ ，Ｓ ｎ
表示等 方法 。本 文分析 了上述方法 的优缺 点。 而提 出了 进
一
训 练集 总样 本数 ｎ 对于 新 样本ｄ 其属 于 Ｇ类 的条件 概 率是 ，
ｐ Ｃ） ｆ 。
种该 进型的 Ｃ Ｉ Ｈ以表述为在给 定的数 据样 本和相关参数 信 息的条件下 ， 寻求 具有最大 后验概率 的模型 。在 给定 的样 本 Ｄ下 ，某 一模型 Ｍ 的后 验概率 与 Ｍ 的先验概 率和似然 函
验 证 明 了通过 以上 方面 的改进 ， 文本 分类 的正确 率得到 了提 高。
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。
自然语言处理中的文本分类算法及应用场景
自然语言处理中的文本分类算法及应用场景自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
文本分类是NLP中的一个关键任务，其目标是将给定的文本按照预先定义的类别进行分类。
文本分类算法在各个领域都有广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。
本文将介绍常见的文本分类算法以及它们在不同场景中的应用。
一、常见的文本分类算法1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
它假设文本特征之间相互独立，通过计算给定文本中每个类别的概率来确定最可能的类别。
朴素贝叶斯算法具有计算简单、适用于大规模数据集等优点，因此在文本分类中应用广泛。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机算法是一种二分类模型，通过寻找一个最优超平面来对文本进行分类。
SVM可以处理高维数据集，并且在处理小样本问题上表现良好。
在文本分类中，SVM可以将文本表示为高维空间中的向量，然后通过寻找一个划分超平面来实现分类。
3. 深度学习算法近年来，深度学习算法在自然语言处理任务中取得了显著的成果。
深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）以及其变种模型如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等，能够从原始文本中学习有效的特征表示，并进行精准的文本分类。
二、文本分类算法的应用场景1. 垃圾邮件过滤垃圾邮件是影响人们正常邮件接收和处理的问题，通过文本分类算法可以实现自动过滤垃圾邮件。
对于已经标记好的垃圾邮件和非垃圾邮件进行训练，构建分类模型，并将未知邮件输入模型进行分类，准确识别垃圾邮件。
自然语言处理中的文本分类方法
自然语言处理中的文本分类方法文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，它是将给定的文本按照预先定义好的类别进行分类的过程。
在现实生活中，我们经常会遇到需要对大量文本数据进行分类的情况，例如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。
为了应对这些任务，研究者们提出了多种文本分类方法，本文将对其中的几种常见方法进行介绍和分析。
1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是文本分类中最经典的方法之一。
它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，将文本表示为不同特征的集合，并计算给定类别的条件概率。
朴素贝叶斯分类器在处理大规模文本数据时具有较高的效率和良好的性能。
然而，由于特征条件独立假设的限制，朴素贝叶斯分类器在处理语义关联性较强的文本分类任务上可能表现不佳。
2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，但可以通过一对多方式扩展到多类别分类。
SVM通过把输入样本映射到高维空间，使得在该空间中能够找到一个最优的超平面来分隔不同类别的样本。
对于文本分类任务，可以使用SVM将文本表示为高维向量，然后利用这些向量进行分类。
SVM具有很好的泛化能力，并且在处理少量有标记样本的情况下也能取得较好的分类效果。
3. 深度学习模型近年来，深度学习模型在文本分类任务中取得了巨大的成功。
深度学习模型通过多层神经网络的堆叠，学习出对文本的抽象表示。
这些模型可以自动提取文本中的高级特征，从而在不依赖人工设计特征的情况下实现文本分类。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和深度残差网络（ResNet）等。
深度学习模型通常需要大量的标记样本和计算资源来训练，但在大规模数据和充足计算资源的情况下，其分类效果可能超越传统方法。
4. 集成学习方法集成学习方法是一种将多个分类器集成在一起进行分类的方法。
通过将多个分类器的预测结果进行加权平均或投票，可以获得更准确的分类结果。
集成学习方法可以充分利用不同分类器的优点，降低单一分类器的错误率。
朴素贝叶斯分类方法
朴素贝叶斯分类方法
朴素贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理和条件独立性假设的一种分类方法。
该方法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域得到了广泛应用。
朴素贝叶斯分类方法的原理是：对于一个待分类的文本，计算该文本属于每个类别的概率，然后将其归为概率最大的那个类别。
具体而言，朴素贝叶斯分类方法先根据给定的训练数据集计算出每个类别在整个数据集中出现的概率，即先验概率。
然后对于每个待分类文本，计算该文本在每个类别下出现的概率，并进行归一化处理。
最终，将待分类文本归为概率最大的那个类别即可。
朴素贝叶斯分类方法的优点在于计算简单、速度快，并且对于高维稀疏的数据集有较好的分类效果。
然而，朴素贝叶斯分类方法也有其缺点，最大的一个缺点就是条件独立性假设可能不成立，导致分类结果不准确。
另外，朴素贝叶斯分类方法对于数据集中缺失值的处理也有一定的局限性。
总之，朴素贝叶斯分类方法是一种简单、快速并且在某些特定情况下具有较好效果的分类方法，但也需要根据具体问题选择合适的分类算法进行分析和应用。
基于朴素贝叶斯的文本分类
１ 文本 分 类
在文本分类 系统中， 我们使用的文本都是非结构
化 的 自然 文 本 ， 因此 要 对这 些 文 本 进 行 预处 理 ， 提 取
然后将特征根据权重 由大到小排序 ， 根据 向量 的维数
选择排序后前面的特征 。各特征权重的计算具体方 法为 ：
１ ． ２ ． １特 征预 处理
朴 素 贝叶斯 分类 器是 一 种最 常见 且 原理 简单 ， 实
个 向量 表示 出来 ，那 么文 本 是一 个 ｍ个 词 条 组 成
际应用很成功的方法 。 朴素贝叶斯分类器 中的“ 朴素” 主要是指假设各属性间相互独立 ， 每个节点只与类节 点关联。朴素贝叶斯分类器简单高效 ， 适合属性较多 的模型。将朴素贝叶斯方法应用在文本分类中， 通过 对训练文本的学习，得到 了根节点和各属性节点 ， 以 及 网络 中的参数。进而使用该 网络对文本进行分类 ， 得到 了比较好 的结果。
ｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｄ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｎ ａ ｉ ｖ ｅ ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ， ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｅ ｒ ， ｔ ｅ ｘ ｔ ｃ ａ ｔ ｅ ｇ ｏ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｎａ ｉ ｖ ｅ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ ｉ ｓ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ． ｉ ｔ ｉ ｓ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ， ｂ ｕ ｔ ｖ ｅ ｒ ｙ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｇ
・
５ ８ ・
数据分析中的文本分析方法介绍
数据分析中的文本分析方法介绍数据分析作为一种重要的决策支持工具，日益被企业和研究者广泛应用。
文本分析作为数据分析的一种重要技术，可以从大量的文本数据中提取出有用的信息，帮助企业和研究者更好地理解和利用数据。
本文将介绍数据分析中的文本分析方法，包括文本预处理、文本分类、情感分析和主题建模等。
一、文本预处理文本预处理是文本分析的第一步，其目的是将文本数据转换为结构化的数据，以便于后续的分析。
文本预处理的主要步骤包括：1. 去除噪声：通过去除文本数据中的无关信息和干扰信息，如标点符号、特殊字符、停用词等，以减少数据的维度和复杂性。
2. 分词：将文本数据分割为一个个的单词或词汇，以便于后续的统计和分析。
常用的分词方法有基于规则的分词和基于机器学习的分词。
3. 词干化和词形还原：将单词转化为其原始形式或词干形式，以便于后续的统一计算和分析。
词干化和词形还原可以提高文本分析的准确性和一致性。
二、文本分类文本分类是将文本数据按照一定的标准或类别进行分类的过程。
文本分类可以帮助我们理解文本数据的内容和主题，并为后续的分析和应用提供基础。
文本分类的主要方法包括：1. 朴素贝叶斯分类：基于贝叶斯定理的文本分类方法，通过计算每个类别的先验概率和条件概率，以确定文本数据的类别。
2. 支持向量机分类：基于支持向量机的文本分类方法，通过构建一个超平面，将不同类别的文本数据分隔开来，以达到最佳的分类效果。
3. 深度学习分类：基于深度学习的文本分类方法，使用神经网络的模型进行训练和预测，可以获得更好的分类性能和泛化能力。
三、情感分析情感分析是通过分析文本数据中的情感倾向和情感强度，来判断文本数据的情感状态。
情感分析可以帮助企业了解用户的态度和情感，以及产品和服务的口碑评价。
情感分析的主要方法包括：1. 基于情感词典的情感分析：通过构建情感词典和计算情感词与文本数据之间的匹配程度，来判断文本数据的情感倾向和情感强度。
2. 基于机器学习的情感分析：通过训练一个文本情感分类器，将文本数据分类为积极、消极或中性，以获取文本数据的情感信息。
贝叶斯分类分类算法
贝叶斯分类分类算法贝叶斯分类（Bayesian classification）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它将特征之间的条件概率和类别的先验概率组合起来，通过计算后验概率来确定一个样本属于其中一类别的概率。
贝叶斯分类算法在文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域都有广泛应用。
贝叶斯分类的核心思想是通过条件概率来计算后验概率。
在分类问题中，我们要将一个样本进行分类，假设有 n 个特征变量 x1, x2, ..., xn，每个特征变量有 k 个可能的取值，将样本分为 m 个类别 C1,C2, ..., Cm。
需要计算的是给定样本的特征值 x1, x2, ..., xn 下，它属于每个类别的概率 P(C1，x1, x2, ..., xn), P(C2，x1, x2, ..., xn), ..., P(Cm，x1, x2, ..., xn)。
根据贝叶斯定理，P(Ci，x1, x2, ..., xn) = P(Ci) * P(x1,x2, ..., xn，Ci) / P(x1, x2, ..., xn)。
其中，P(Ci) 是类别 Ci 的先验概率，P(x1, x2, ..., xn，Ci) 是样本 x1, x2, ..., xn 在给定类别 Ci 的条件下的概率，P(x1, x2, ..., xn) 是样本 x1, x2, ..., xn出现的概率。
贝叶斯分类算法的核心是学习类别的先验概率和特征之间的条件概率。
通常采用的方法是从已有数据中估计这些概率。
假设训练数据集中有 N个样本，属于类别 Ci 的样本有 Ni 个。
类别 Ci 的先验概率可以估计为P(Ci) = Ni / N。
而特征之间的条件概率可以通过计算样本中特征的频率来估计，比如计算属于类别 Ci 的样本中特征 xj 取值为 a 的频率 P(xj = a，Ci) = Nij / Ni，其中 Nij 是属于类别 Ci 的样本中特征 xj 取值为 a 的个数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
sian factor)： 12 = | 1 )* | 2 。
1.1 朴 素 贝 叶 斯 方 法
设训练样本集分为 类，记为 ={ 1, 2,…, }，则每个类
的 先验 概率 为 ，=1,2,…, ，其 值为 类 的样 本数 除以
训练 集总 样本 数 。对于 新样 本 ，其 属于 类 的条 件概 率是
| =arg max{ | * }，=1,2,…,
(5)
文档 由其包含的特征词表示，即 = ( 1, 2,…, ,…, )，
是 的特征词个数| |, 是第 个特征词，由特征独立性假设，得
| = 1, 2,…, | =
|
(6)
=1
式中： | 表示分类器预测单词 在类 的文档中发生的
概 率 。 因 此 式 (2) 可 转 换 为
| )。 根据贝叶斯定理， 类的后验概率为
|: |= |
/
(1)
对 于 所 有 类 均 为 常 数 ，可 以 忽 略 ，则 式 (1) 简 化 为
|∝ | *
(2)
为避免 等于 0，采用拉普阿斯概率估计
=(1+| * |)/(| |+| * |)
(3)
式中：| |— — 训练集中类的数目，| * |— — 训练集中属于类 的文档数，| * |— — 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
词频法是最简单的一种技术，其缺点也显而易见：在信息 研 究 中 ，往 往 低 频 词 对 文 档 分 类 的 贡 献 比 高 频 词 大 得 多 ；高 频 词 同 时 出 现 在 不 同 类 的 概 率 也 较 大 。这 是 相 当 朴 素 的 一 种 方 法 ，应 用 较 少 。 2.2 互 信 息 (mutual information)
|∝ *
|
(7)
=1
为了避免式 (7) 中的 | 等于 0，可以采用拉普拉斯概
率估计。
1.2 改 进 后 的 贝 叶 斯方 法 ： 基 于 多 项 式 考 虑 到 文 本 属 性 之 间 非 独 立 ，容 易 导 致 高 维 空 间 里 建 模
难 度 的 增 大 。朴 素 贝 叶 斯 方 法 利 用 属 性 之 间 强 独 立 性 的 假 设
本 D 下，某一模型 M 的后验概率与 M 的先验概率和似然函 数的乘积成比例，因而模型选择问题可以表示成下面的优
化问题
arg max
| = arg max
|
贝叶斯方法下的模型选择通过选取适当的模型先验分布
P (M)，可 以 将 人 类 专 家 的 知 识 和 给 定 的 样 本 数 据 中 提 供 的 信
2.1 词 频 法 文档频率(document frequency，DF)只的是词条出现在文档
中 的 数 目 。 该 方 法 基 于 这 样 一 个 假 设 ：高 于 某 个 阈 值 的 词 称 之 为 高 频 词 ，反 之 称 为 低 频 词 ，选 择 高 频 词 作 为 表 征 该 文 档 的特征。
来 简 化 模 型 ，从 而 达 到 降 低 学 习 复 杂 性 的 目 的 。
除 了 假 设 属 性 之 间 强 独 立 性 之 外 ，还 可 以 通 过 引 用 隐 含
变 量 的 方 法 来 简 化 属 性 之 间 的 联 系 ，这 样 可 使 得 多 个 测 量 变
量 相 对 于 中 间 变 量 独 立 ，从 而 简 化 了 模 型 。当 然 ，隐 含 变 量 值
在 多 项 式 模 型 中 ，假 设 每 个 文 档 与 每 个 类 的 概 率 服 从 多
项 式 分 布 ，与 文 档 的 其 它 属 性 没 关 系 。
设 表示带有 类别标注的训练 集，| |表 示了训练文集 中 的文档数目， 表示特征集。则， 出现 在类文档中的
概率为
1+ *
|=
=1
+
*
=1 =1
Way of text classification based on Bayes
LUO Hai-fei, WU Gang, YANG Jin-sheng (School of Software Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China)
作考虑。在一篇文档出现 10 次的词条和出现一次的词条对
文档分类贡献不能同日而语。在我们的改进算法中应该包
括此项。
词语权重的计算需要考虑以下几个因素：
－ 4747 －
(1) 词语频率(tf)：词条在文档中出现代的概率。 (2) 词语倒排文档频率 (idf)：该词语在文档集合中分布情
Abstract：Two important factors in text classification are discussed— algorithm and feature abstraction. The practical Bayesian algorithm has an assumption of strong independence of different properties and a modified way on polynomial is introduced. In Feature abstraction, different ways of abstracting features are discussed and a modified CHI based on word weight is introduced. At last the experiments show seen that correct rate of text classification is improved. Key words：text classification; feature abstraction; Bayes; polynomial; statistic
布 、二 项 式 分 布 、泊 松 分 布 等 。我 们 可 以 选 取 其 中 之 一 作 为 文
本 各 属 性 的 分 布 规 律 。 在 各 个 领 域 中 ，这 些 分 布 都 获 得 了 很
好 的 统 计 效 果 ，因 而 我 们 不 妨 引 用 之 。 在 本 文 中 ，引 入 多 项
式模型。
0引 言
常 见 的 分 类 器 有 简 单 向 量 距 离 、KNN、神 经 网 络 、贝 叶 斯 分类器等 。其 [1,3] 中贝叶斯分类器是基于贝叶斯学习方法的分 类 器 ，其 原 理 虽 然 较 简 单 ，但 是 其 在 实 际 应 用 中 很 成 功 。贝 叶 斯算法有一个很重要的假设，就是很强的属性间条件独立[2 ， ,3] 而事实上属性之间独立性很弱，为了弥补该假设的不足，在本 文提出了一种基于多项式分布的贝叶斯方法。
收稿日期：2005-11-22。 作者简介：罗海飞 (1979－)，男，湖北武汉人，硕士，研究方向为嵌入式； 吴刚，男，教授，研究方向为操作系统； 杨金生，男，副教授，研 究方向为操作系统。
－ 4746 －
|∝ |
(4)
朴 素 贝 叶 斯 分 类 器 将 未 知 样 本 归 于 类 的 依 据 ，如 下
2 特征抽取
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，因此我们需要进行 维 数 压 缩 的 工 作 ，这 样 做 的 目 的 主 要 有 两 个 ：
(1) 为 了 提 高 程 序 的 效 率 ，提 高 运 行 速 度 ； (2) 所 有 几 万 个 词 汇 对 文 本 分 类 的 意 义 是 不 同 的 ，一 些 通 用的、各个类别都普遍存在的词汇对分类的贡献小，在某特定 类中出现比重大而在其它类中出现比重小的词汇对文本分类 的 贡 献 大 ，为 了 提 高 分 类 精 度 ，对 于 每 一 类 ，我 们 应 去 除 那 些 表现力不强的词汇，筛选出针对该类的特征项集合，如下存在 多种筛选特征项的算法。
× ++
2
++
其中 ：N——文 档总 数，c—— 某一 特定 的类 别，t——特 定的
词条 ，A—— 属 于 c 类 且 包 含 t 的 文档 频 数 ，B——不 属 于 c
类但 是 包 含 t 的 文档 频 数 ，C——属 于 c 但 是 不 包 含 t 的 文
档频 数 ，D——既 不 包 含 t 也 不属 于 c 类 的 文 档 频 数。
式 中 ： —— 文 档 在 中 出 现 的 次 数 ， | —— 在 训 练 集
中文档 属于类别 的概率。
设 是带分类的测试文档集，根据贝叶斯定理，每个文档
属于 的概率为 |= *
式中：
|=
=1
= =1
*| | /| |
如果 = arg max
=
*|
=1
| ，将文档 划归到 类中，就完成了
对文档 的分类作用。
类的条 件概率， ——语料 中不包 含词条 的文档 的概率 ，
| ——文档不包含词条是属于 的条件概率， ——类别数。
2.5 改 进 后 的 CHI： 增加 权 重
分析 CHI、MI、IG 算 法，我们 可以知道：词条和文档之间
的 关 系 只 是 通 过 于 词 条 的 权 重 未
文本特征的提取有词频法、互信息、CHI 统计、信息增量 表示等方法 。 [4~9] 本文分析了上述方法的优缺点，进而提出了 一种该进型的 CHI。
1 贝叶斯方法
模型选择问题可以表述为在给定的数据样本和相关参数
信 息 的 条 件 下 ，寻 求 具 有 最 大 后 验 概 率 的 模 型 。 在 给 定 的 样
第 27 卷 第 24 期 Vol. 27 No. 24