基本信息:
- 专利标题： 一种隐多项式朴素贝叶斯文本分类方法及装置
- 申请号：CN201910338569.1 申请日：2019-04-25
- 公开(公告)号：CN110147447B 公开(公告)日：2022-11-18
- 发明人： 蒋良孝 , 邵诗琪 , 陈龙 , 李超群
- 申请人： 中国地质大学(武汉)
- 申请人地址： 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
- 专利权人： 中国地质大学(武汉)
- 当前专利权人： 中国地质大学(武汉)
- 当前专利权人地址： 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
- 代理机构： 武汉知产时代知识产权代理有限公司
- 代理人： 孙丽丽
- 主分类号： G06F16/35
- IPC分类号： G06F16/35 ; G06K9/62 ; G06F40/216
摘要：
本发明提供了一种隐多项式朴素贝叶斯文本分类方法及装置，为测试文档中出现的每个单词创建一个隐父亲节点，这个隐父亲节点综合了所有其他单词对该单词的影响。本发明避免了贝叶斯网络的结构学习，从而降低了由于文本数据的高维性带来的训练时间开销，同时本发明将多条件概率的估计过程推迟到了分类阶段，巧妙地节省了较大的空间开销。本发明提供的隐多项式朴素贝叶斯文本分类模型不仅改善了多项式朴素贝叶斯文本分类模型的分类精度，避免了贝叶斯网络结构学习的时间和空间开销，而且还是一种单一模型学习方法。
公开/授权文献:
- CN110147447A 一种隐多项式朴素贝叶斯文本分类方法及装置 公开/授权日：2019-08-20