基于混合模型的文本分類的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文提出了一種基于主題和通用知識的類模型,利用期望最大化方法(EM)估計模型參數(shù).實驗證明:基于混合模型的分類算法的整體性能明顯優(yōu)于樸素貝葉斯方法,是一種比較穩(wěn)定的算法,尤其是在小訓練樣本情況下,混合模型分類算法表現(xiàn)突出.另外,盡管估計混合模型時增加了分類模型的復雜度,但實驗表明,由于EM算法通常在3次迭代后基本收斂,對算法的整體效率影響不大.本文還論述了我們提出的基于混合模型的文本分類器的兩種用途.(1)建立用戶模型:在我們的一個個性

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