通过弱化朴素贝叶斯假设提高朴素贝叶斯文本分类器的性能

摘要：

本文中，我们用CO特征定义来表述单词间的相互依存关系，并给出了基于 CO特征定义的文档表示法，特征筛选算法和朴素贝叶斯文本分类算法。从实验结果中可以明显地看出，使用CO特征定义，可以提高朴素贝叶斯文本分类器的分类性能。其根本原因在于：采用CO特征定义，可以将特征fi，fj间的相互依赖关系在某种程度上体现到分类器中，弱化了朴素贝叶斯假设的强度。

关键词： 朴素贝叶斯假设 文本分类器 CO特征定义

作者: 张阳 李战怀 卢维扬

作者单位: 西北工业大学计算机科学与工程系,西安,710072

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十九届全国数据库学术会议

会议地点: 郑州

会议语种:中文

页码: 69-72

在线出版日期: 2002-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）