朴素贝叶斯在文本分类中的应用
摘 要：朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术，能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程，构造了一个文本分类器。试验表明，朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。
关键词：中文信息处理；文本分类；机器学习；朴素贝叶斯 0 引言
文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容确定文本类别的过程。目前，文本分类的研究工作主要是研究如何运用统计学和机器学习的方法利用计算机对文本进行自动分类。文本分类是一个有指导的学习过程，它根据一个已经被标注的训练文本集合，找到文本属性（特征）和文本类别之间的关系模型（分类器），然后利用这种学习得到的关系模型对新的文本进行类别判定。文本分类一般包括两个步骤：第一步，通过样本训练，利用样本和类别之间的联系，建立一个样本分类函数；第二步，通过样本分类函数，对新文本进行分类。 贝叶斯理论被用于机器学习中，是一种基于统计的机器学习技术，由于其简单高效，在很多领域都有广泛运用。在文本分类中，根据贝叶斯公式，分别计算文本属于不同类别的概率，将文本归类于概率值最大的那一个类别。
1 贝叶斯理论
贝叶斯定理 设样本空间为S，A为一个事件，B1，B2，…，Bn
朴素贝叶斯在文本分类中的应用
摘 要：朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术，能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程，构造了一个文本分类器。试验表明，朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。
关键词：中文信息处理；文本分类；机器学习；朴素贝叶斯 0 引言
文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容确定文本类别的过程。目前，文本分类的研究工作主要是研究如何运用统计学和机器学习的方法利用计算机对文本进行自动分类。文本分类是一个有指导的学习过程，它根据一个已经被标注的训练文本集合，找到文本属性（特征）和文本类别之间的关系模型（分类器），然后利用这种学习得到的关系模型对新的文本进行类别判定。文本分类一般包括两个步骤：第一步，通过样本训练，利用样本和类别之间的联系，建立一个样本分类函数；第二步，通过样本分类函数，对新文本进行分类。 贝叶斯理论被用于机器学习中，是一种基于统计的机器学习技术，由于其简单高效，在很多领域都有广泛运用。在文本分类中，根据贝叶斯公式，分别计算文本属于不同类别的概率，将文本归类于概率值最大的那一个类别。
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