高效的信任机制线性文本分类方法

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摘要：基于信任机制设计了一种无须特征选择的高效的线性文本分类方法。面向特征与文档类的信任关系,使用bata概率密度函数评估特征的可靠度,提出特征对文档类的忠诚度的计算模型,基于忠诚度实现简单的线性文本分类器。采用20Newsgroup、复旦中文分类语料、SEWM2007评测语料等3个具有典型特征的单标签语料集,以朴素贝叶斯、KNN为比照算法进行了比较实验。实验结果表明,相对于传统算法,该算法分类性能显著提高,对不均匀语料和高维特征处理表现出很强的稳定性,同时算法执行速度快,适于大规模文本分类。

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关键词：概率密度函数 Group 朴素贝叶斯 Bata 大家共享 文本分类 信任机制 可靠度 bata概率密度函数 自然语言处理