朴素贝叶斯方法在中文文本分类中的应用

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采用jieba分词库的tf-idf标准进行分词、数据清理、停用词过滤,并利用向量空间模型实现了基

要建立一个停用词词典,在分词后

将每个词与停止词字典中的条目进

贝叶斯分类器所需估计的

数很少,对缺失数据不太敏感,算

法也比较简单,可解释性强,理论

上,与其他分类方法相比具有最小

的误差率。对文本进行分类通常是

支策略和剪枝策略,比朴素贝叶斯

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