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中文文本分类基于贝叶斯算法的模型构建与实验评估

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，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引

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，从这些措施中看出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（张润雄，陈奇彤,2022）。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了

实现更加高效的信息处理（成昊忠，孙锦鸿,2023）。目前，发展迅猛的人工智能，在

叮、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、）隹确的获取自身所需

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人们的工作、生

活带来极大的便利，遵循该理论框架进行实证研究可得出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重要，例如,

在这等情况下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，这在某方面预示了汉语未来语料自动识别分类处理系统被创立，⑴

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它的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