【《基于贝叶斯算法的中文文本分类模型建立及应用场景研究》9900字】 .docx

基于贝叶斯算法的中文文本分类模型建立及应用场景研究

摘要

随着大数据时代的迅速发展，计算机被大概率使用，出现了海量的中文文本文件，为了提取到有价值的信息的同时提升获取效率，必须分类特别多了中文文本。本文细致的研究了机器学习进行，在贝叶斯算法，贝叶斯分类器的基础上进行拓展，于是基于贝叶斯算法的中文文本分类模型建立了出来，即中文文本分类和简单的情感分析进行紧密的联系，通过引入语料库提供数据为模型的建立打下基础，加入了文本空间向量这一概念，该模型可以通过将本文中的区别词形成空间向量并计算向量之间的间隙来建立。尤其是公安工作中，不仅减轻了公安工作人员的负担。

关键词：文本分类；文本向量；语料库；贝叶斯算法；分类模型

目录

1引言 1

1.1研究背景 1

1.2研究目的及研究意义 1

1.3国内外研究现状 1

2文本分类相关技术概述 4

2.1文本分类过程 4

2.2文本分类常用技术 5

2.3文本分类的应用领域 6

3基于贝叶斯算法的中文文本分类模型 8

3.1语料库 8

3.2文本向量空间的形成 9

3.3基于贝叶斯算法的中文文本分类模型 11

4文本分类实验验证 13

4.1中文文本分类实验 13

4.2实验结果 15

4.3结果分析 16

参考文献 17

1

1引言

1.1研究背景

随着迅速发展的互联网大时代，尤其是网络在全球的普及，特别是中文全球性的发展、呈喷涌式的增长的文本信息。因为种种关注，人们开始研究进行智能化信息处理，包括各种研究领域，这在一定范围上展示其中文本分类是其重要的基础，而中文文本又是其中最重要的文本分类之一(陈天羽，成佳怡，2022)。为了更加高效的实现中文文本分类，如何利用机器进行中文文本的分类成为了人们不得不开始思考问题，有研究表明机器学习技术解决中文文本分类的问题是较为理想的办法。选择对文本分类算法进行研究，以及进行文本分类软件的开发正是为了实现更加高效的信息处理(张奇雨，陈羽和，2023)。目前，发展迅猛的人工智能，在IT、军事、公安等多个领域取得了巨大的成就，比如中文文本研究，文本处理等。因此这项研究能更加清晰高效的实现预期。

1.2研究目的及研究意义

中文与英文相比较而言会复杂得多，同时中文在分词的技术上也比不上英文，但是中文又是热度很高的语言之一，它的关注越来越高，在信息高速发展的时代，人们每天都会在网络中面对海量的信息，但是如何高效率、准确的获取自身所需要的相关信息十分重要，所以成熟的中文文本分类技术无疑会为人们的工作、生活带来极大的便利，这些迹象表明了利用文本分类算法在软件中实现文本的自动分类，极大的提升了信息处理的效率，这正是基于机器学习的中文文本分类的研究意义所在。在公安工作中中文文本的分类尤为重要，例如，在这种状态里我们将警察根据办案种类和职能进行分类，例如刑侦、技侦、经侦等，可以大幅度的提高警察搜索内容的速度，也可以对一些数据进行系统的分类，让其他使用者在查询时一目了然更加方便、清晰，从而使工作更加高效事半功倍。

1.3国内外研究现状

国内对于语言文本形式分类的理论研究起步较慢，这主要可能是采用中文语言文本的形式分类处理方法主要相对于用英文语言文本的形式分类来说，步骤更加复杂。国内许多相关专家学者也已经纷纷开始努力加强对于此类文本的合理分类。1995年，在此类环境中汉语未来语料自动识别分类处理系统被创立，1]它的

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自动分类系统基础上主要根据不同语料之间的内在相关性和作用系数，搭配中所需要使用的汉语字频、词频及常见的动词搭配，使用不同的词语停用和动词表示的方式一并去掉非汉语特征词，以此两种方式对未来自动进行不同语言词和文本的自动分类(张雨向，赵君阳，2021)。英文中的文本句子中的两个词句之间都通常是分别带有一定的特殊空格并用来表示作为一种可以分隔开的符号，本文研究背景下我们充分估算了这种情况的影响而由于中文的文本句子里没有明显的空格分隔符，在我们开始进行一个文本中的分类时就可能需要先对两个文本中的词句之间进行一次性的预处理，直至我们得到一个逐字化的单词后才真正能够开始进行文本分类(张文天，黄婧怡，2021)。2019年间由中科院计算所的李晓黎及史忠植研发的超文本信息分类处理系统的分析精度和处理准确率都已经可以直接保证达到一定的较高质量标准，利用协调推理分类网络技术来直接进行超文本信息分类的处理操作：中科大范众等十余人首先成功提出了超文本分类协调推理分类器，它与新的KNN121、贝叶斯算法3相互的结合，在这