%0 Journal Article
%T 一种增量式Bayes文本分类算法
%A 高洁
%A 吉根林
%J 南京师范大学学报(工程技术版)
%P 49-52
%D 2004
%X 文本自动分类是数据挖掘和机器学习中非常重要的研究领域.针对难以获得大量有类标签的训练集问题,提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法.该算法分两种情况处理第一种情况是新增样本有类标签,可直接重新计算样本属于某类别的条件概率.第二种情况是新增样本无类标签,则利用现有分类器为其训练类标签,然后利用新样本来修正分类器.实验结果表明,该算法是可行有效的,比NaveBayes文本分类算法有更高的精度.增量式Bayes分类算法的提出为分类器的更新提供了一条新途径
%K 文本分类
%K 增量学习
%K NaveBayes
%U http://njsfdxgckj.paperonce.org/oa/DArticle.aspx?type=view&id=20040313