【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,如何从海量的文本中获取有价值的信息成为一种新的挑战,中文文本分类作为自然语言处理的关键技术之一,能够实现对文本信息的分类和定位。笔者借助Sklea
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随着互联网的飞速发展,如何从海量的文本中获取有价值的信息成为一种新的挑战,中文文本分类作为自然语言处理的关键技术之一,能够实现对文本信息的分类和定位。笔者借助Sklearn库所提供的特征选择和特征权重计算方法,设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的中文文本分类器。实验结果表明通过调整相应的参数该分类器可以获得较好的分类效果。
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