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一种面向自动化标检的文本分类方法
1
作者
郭泽
焦倩倩
《现代防御技术》
2020年第5期97-104,共8页
针对自动化标检中的段落文本分类问题,提出一种基于机器学习的改进朴素贝叶斯分类算法。该方法对朴素贝叶斯分类算法进行改进并作为分类器,采用遗传算法作为训练模型对分类器中的所有特征权重进行训练,并采用一种基于图表位置的修正算...
针对自动化标检中的段落文本分类问题,提出一种基于机器学习的改进朴素贝叶斯分类算法。该方法对朴素贝叶斯分类算法进行改进并作为分类器,采用遗传算法作为训练模型对分类器中的所有特征权重进行训练,并采用一种基于图表位置的修正算法优化分类结果。在实际的数据集中进行了实验,结果表明,该方法与传统KNN(K-nearest neighbor)算法和朴素贝叶斯算法相比具有更好的分类结果,能够有效的处理错误样本较多的情况,可大幅提升自动化标检的准确性。
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关键词
机器学习
文本分类
朴素贝叶斯
遗传算法
自动化标检
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职称材料
题名
一种面向自动化标检的文本分类方法
1
作者
郭泽
焦倩倩
机构
北京电子工程总体研究所
出处
《现代防御技术》
2020年第5期97-104,共8页
文摘
针对自动化标检中的段落文本分类问题,提出一种基于机器学习的改进朴素贝叶斯分类算法。该方法对朴素贝叶斯分类算法进行改进并作为分类器,采用遗传算法作为训练模型对分类器中的所有特征权重进行训练,并采用一种基于图表位置的修正算法优化分类结果。在实际的数据集中进行了实验,结果表明,该方法与传统KNN(K-nearest neighbor)算法和朴素贝叶斯算法相比具有更好的分类结果,能够有效的处理错误样本较多的情况,可大幅提升自动化标检的准确性。
关键词
机器学习
文本分类
朴素贝叶斯
遗传算法
自动化标检
Keywords
machine learning
text categorization
naive Bayes
genetic algorithm
automatic document review
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
一种面向自动化标检的文本分类方法
郭泽
焦倩倩
《现代防御技术》
2020
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