Web文本分类的关键技术研究
Web文本分类技术研究及其实现
ｌ瑁 ｅａ ｕ ｔｏ ｅｅ ｒｈ ｒｓ ｌ ａ ｅｂ ｅ ｏ ．Ｔｈｓｐ ｐ ｒｈ ｓｄｓｕ ｓｄｓｖ ｒｌ ｅ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓｉ ｈ Ｏ ｌｅｏ ｅ ｅ ｔｃａｓｆｃｔｏ ａ ｍｏ ｎ ｆｒ ｓａ ｃ ｅ ｕｔ ｈ ｖ ｅ ｎｇ ｔ ｓ ｉ ａ ｅ ａ ｉｃ ｓｅ ｅ ｅ ａ ｙｔｃ ｎ ｌｇｅ ｔ ｅＣ Ｕ＇ ｆ ｂｔｘ ｌｓｉｉａｉｎ ｉ ｋ ｎ Ｓ Ｗ ｎ
维普资讯
第
２０ ０６
年月 霸期 ３
Ｃ ＰＥ Ｅ Ｏ Ｕ计算机技术与发展 Ｍ ｒ ＲＣ Ｔ
，
ＨＮＣＬ ｝ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＵＤ ＰＭ ＥＮＴ
Ｖ０ ． ６ Ｎｏ ３ １１ ， Ｍａ ．２ ０ ｒ ０６
Ｗｅ ｂ文本分 类技 术研 究及 其实现
饶 文碧 ， 慧燕 柯
（ 武汉理工大学 计算机 学院， 湖北 武汉 ４０ ７ ） ３０ ０
摘 要： 随着 Ｉｔ ｎｔ ｎ ｒｅ 的飞速发展， ｂ ｅ ｗｅ文本分类研究已经得到了人们密切的关注， 并取得了大量的研究成果。文中讨论了
Ｗｅ 文本分类过程中的几个关键技术 ； ｂ 针对传统的 Ｗｅ 文本分类方 法缺乏认知自主性和不能再学 习的特点 ， 出了一种 ｂ 提
掘技术。其中作为 Ｗｅ ｂ挖掘技术 的关键部分 ， ｂ ｗｅ 文本 分类技术已经得到了人们的广泛关注 。 Ｗｅ 文本分类技术是一种典型的有教师的机器学习 ｂ 方法， 作为 Ｗｅ 文本挖掘的一项重要技术 ， ｂ 它是指将 Ｗｅ ｂ
计算机没有类似人类的智能， 人阅读完文章后可以产 生 自身对文章的理解 ， 而计算机却没有这样的能力。为 了 便于计算机的处理 ， 文本必须表示为计算机可以识别的格
ｄ ｔ ｌ ｔ ｉ ｔ Ｔｈｎ ｄｒｃｉ ａ ｓ ｔｅｔ ｄｔ ｎ ｌ ｌ ｓ ｃ ｔ ｎａ ｏｉ ｍ ｆ ｂｔｘ ｃ ｆ ｏ ｎｔ ｅｉ ｅ ｅ ｄ ｎ ｅａ ｄｓｕ ｙｎ ａ ， ｅ ｉ ａ ｒ ； ｅ ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｔ ｈ ａ ｉｏ ａ ｃ ｓｉ ａｉ ｇ ｒ ｈ ｏ ｔａ ｋｏ ｇ ｉｖ ｄ ｐ ｎ ｅ ｃ ｄ ｉ ａ ｉ ａ ｆｓ ｅ ｎ ｇｎ ｒ ｉ ａ ｆ ｏ ｌ ｔ ｉ Ｗｅ ｅ ｌ ｃ ｉ ｎ ｎ ｔ ｇ ｇｎ ｉ ｐｏ ｏ ｅ 肌 ｅ ｔｎ ｅ ｅ ｔ ｌ ｓ ｉ ｔ ｌ ｍ ｄ ｌ ｎ ｇ ｒ ｈ ．Ｔｈ ｏ ｇ ｅ ｅ ｆ ｐ ｒ ｎｓ ｃｎ ｇ ｔｔ ｅｒ ｕｔ ｈ ｔｓｃ － ｔ ｒｐ ｓ ｓ Ｘ ｅ ｄ ｄＷ ｂｔ ａ ｉｃ ． ｏ ｅ ａ ｄ Ｍ ｏ ｔ Ｘ ｅ ｃ ｓ ｆ ａ虻 ｎ ｉｍ ｒｕ ｈ ａ ｓｒ ｏ ｅｉ ｔ ，ａ ｅ ｈ ｅ ｌ ｔ ａ ｕ ｈ ａ ｉ ｓ Ｘ ｅ ｍｅ ｓ
WEB文本挖掘中关键问题的研究
WEB文本挖掘中关键问题的研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，互联网已成为全球信息交换和共享的主要平台。
WEB文本作为互联网信息的主要载体，蕴含着丰富的知识和价值。
如何从海量的WEB文本中有效地提取有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。
这就是WEB文本挖掘技术所要研究的核心内容。
本文旨在探讨WEB文本挖掘中的关键问题，包括但不限于文本预处理、特征提取、文本分类、聚类以及情感分析等。
我们将深入剖析这些问题的现状和挑战，并在此基础上提出可能的解决方案和改进策略。
我们将关注文本预处理，这是WEB文本挖掘的第一步，主要包括文本清洗、分词、停用词去除、词干提取等过程。
这些步骤对于后续的特征提取和模型训练至关重要。
我们将探讨特征提取的方法，它是从文本数据中提取出能够代表文本主题或情感的关键信息。
这包括词袋模型、TFIDF、Word2Vec等常见的特征提取方法。
我们将研究文本分类和聚类的技术。
文本分类是将文本自动划分到预定义的类别中，而文本聚类则是将文本按照相似性进行分组。
这些技术对于信息检索、推荐系统等领域具有重要意义。
我们将关注情感分析，这是指从文本中识别和分析出作者的情感倾向。
随着社交媒体的普及，情感分析在舆情监控、品牌分析等领域的应用越来越广泛。
本文将全面而深入地研究WEB文本挖掘中的关键问题，以期在理论研究和实际应用上都能有所贡献。
二、文本挖掘概述随着信息技术的发展，大量的文本数据在互联网上涌现，如何从海量的文本信息中提取出有价值的知识和信息，成为了一个亟待解决的问题。
这就是文本挖掘（Text Mining）所要解决的核心问题。
文本挖掘是一种从大量文本数据中提取隐含的、有用的信息和知识的过程，它是数据挖掘领域的一个重要分支，也是自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）的一个重要应用。
文本挖掘的过程通常包括文本预处理、特征提取、文本表示、挖掘算法选择和结果评估等步骤。
文本预处理是对原始文本进行清洗和规范化处理，包括去除停用词、词干提取、词性标注等，以便为后续的处理提供高质量的文本数据。
基于Web的文本分类挖掘的研究论文
首都师大学学士学位论文基于Web的文本分类挖掘的研究学位论文原创性声明本人重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日中文提要文本分类最初是应文本信息检索的要求出现的，但是随着文本数据的激增，传统的研究方法己经不适合大规模文本分类，文本数据挖掘应运而生。
作为文本数据挖掘的一个重要功能，文本分类技术日益成为研究热点。
文本分类目的是对文本集有序组织，便于文本信息高效管理，为人的决策提供支持。
但是传统的人工分类的做法存在许多弊端，不仅是耗费大量人力、物和精力，而且受人为因素影响较大，分类结果一致性不高。
与之相比，文本自动分类具有快速、高效的特点，且分类准确率较高。
对文本分类技术进行研究，介绍文本分类的基本过程，论述文本特征提取方法，讨论朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机、投票等常用的文本分类原理与方法，探讨中文文本分类技术。
采用支持向量机技术，设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。
实验表明，它不仅具有较高的训练效率，同时能得到很高的分类准确率和查全率。
关键词：文本挖掘文本分类支持向量机向量空间模型外文提要Text categorization appears initially for text information retrieval system; however text data increases so fast that traditional research methods have been improper for large-scale text categorization. So text data mining emerges, and text categorization becomes more and more important as a major research field of it.The purpose of text categorization is to organize text by order,so as to manage text information efficiently and support decisions of human being. However categorization by hand not only consumes plenty of manpower, material resources and energy, but also makes categorization accuracy inconsistent. Compared with categorization by hand, automatic text categorization classifies texts faster and its categorization accuracy rates higher.Introduces the techniques of text categorization, including its basic process ,the algorithms of text feature extraction ,the theories and technologies such as N aïve bayes, KNN, SVM, Voted and so on. Chinese text classification is discussed.An open Chinese document classification system using support is designed and implemented.The experiment shows that it not only improves training efficiency, but also has good precision and recall.Key wordtext mining Text categorization Support Vector Machine(SVM) vector space model目录中文提要 .......................................................... １外文提要 .......................................................... ２目录 ............................................................. ３第一章绪论 ..................................................... ４1.1 文本自动分类研究的背景和意义.............................. ４1.2 问题的描述................................................ ６1.3 国外文本自动分类研究动态.................................. ６第二章中文文本分类技术研究 ...................................... ８2.1 文本预处理................................................ ８2.1.1 文本半结构化 ........................................ ８2.1.2 自动分词 ............................................ ８2.1.3 特征选择[12] .......................................... ８2.2 分类模型.................................................. ９2.2.1 贝叶斯（Naive Bayes）方法[14] ......................... ９2.2.2 K-近邻（KNN）方法 ................................... ９2.2.3 决策树（Decision Tree）分类 ....................... １０2.2.4 基于投票的方法 .................................... １０2.2.5 支持向量机（SVM）方法[17] ........................... １１2.3 分类性能评价............................................ １１第三章基于支持向量机的中文文本分类 ............................ １２3.1 统计学习理论............................................. １２3.2 支持向量机原理.......................................... １４3.3 支持向量机的特点........................................ １６第四章基于支持向量机的中文文本分类器的实现 .................... １７4.1 系统体系结构............................................. １７4.1.1文本训练模块设计.................................... １８4.1.2文本分类模块设计.................................... １８第五章系统的性能测试 .......................................... １９5.1 开发环境和数据集........................................ １９5.2 测试结果及分析.......................................... １９第六章总结与展望 ............................................... ２１6.1 全文总结................................................ ２１6.2 进一步工作及展望........................................ ２１附录（附图） .................................................... ２２参考文献 ........................................................ ２５致 ............................................................ ２７第一章绪论1.1 文本自动分类研究的背景和意义分类最初是应信息检索(Information Retrieval,简称IR)系统的要求而出现的，也是数据挖掘应用领域的重要技术之一[1].随着全球计算机与通讯技术的飞速发展、互联网的普及与应用，信息爆炸的现实使人们越来越注重对自动分类的研究，文本自动分类及其相关技术的研究也日益成为一项研究热点。
基于Web的新闻文本分类技术的研究
基金项 目： 安徽省高等学校 自然科学研究基金资助项 目（ Ｊ０ ９ １６ ） 教育部人文社会科学研究青年基金资助项 Ｋ ２０ Ｂ ２ Ｚ ；
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ：ｗｅ ａ ｅ ｐａ ｓｎ ｄｓ ｂ ｐ ｇ ｒｉ ｇ；ｔ ｘ ；ｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ ｅ ｔ ｌｓ ｉ ａ ｉ ｉ ｏ
随着 Ｉｔ ｎｔ ｎｅ ｅ 及其相关 技术 的飞 速发展 ， ｒ 互联 网上 出现 了海量 的 Ｗｅ 闻资源 ， ｂ新 闻 已经成 为 ｂ新 Ｗｅ
２１ ００年 １ 月 １
安 徽 大 学 学 报 （自然 科 学 版 ）
Ｊ ｕｎｌ ｆ ｎ ｕ Ｕ ｉｅ ｉ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） ｏ ｒａ ｏ Ａ ｈ ｉ ｎｖｒｔ ｓｙ（ ａ ａ Ｓｉ ｃ ｄｔ ｎ ｕ ｅ ｉ
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的 分类 效 果 ．
关 键词 ： 页解 析 ； 本 ； 类 网 文 分 中 图分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ ３１ 文 献 标 志 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ０— １２ ２ １ ）６— ０ ６— ５ １０ ２６ （００ ０ ０６ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｔ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ｔ ｃ ｏ ｏ ｙ ｓ ａ ｃ ｆ ｔ ｘ ｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｉ ｂａ ｅ ｎ Ｗ ｅ ｗｓ ｐ ｇ ｓ ｓｄｏ ｂ ｎｅ ａ ｅ
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Web文本挖掘及其分类技术研究
Web文本挖掘及其分类技术研究作者：李川来源：《数字技术与应用》2010年第07期[摘要]本文以Web挖掘为基础。
首先,从定义、功能、过程3方面介绍了Web内容挖掘中的文本挖掘;其次,重点探讨了Web文本挖掘的两种重要功能——分类及其它们常用的算法,并分别对算法做了比较;最后,得出结论并进行了展望。
[关键词]Web文本挖掘分类算法比较[中图分类号]TP311 [文献标识码]A [文章编号]1007-9416(2010)07-0074-02Research on Web Text Mining and Its CategorizationLi Chuan(Forein Trade and Business College of Chong Qing Normal University)[Abstract]This thesis bases on Web mining. Firstly, we presented text mining which is one kind of Web text mining in detail including its definition, function and process; Secondly, we studied two kinds of Web text mining’s important functions----categorization as well as their algorithms which are common in use, moreover, we compared these two kinds of algorithm respectively; Finally, we achieved our conclusion and made a prospect.[Keywords]Web Text Mining;Categorization Algorithm; Comparison1 引言Web文本挖掘是指从大量Web文档的集合C中发现隐含的模式P。
Web网页信息文本分类的研究
（．同济 大学 电信 学院 ，上 海 ２ １０ ；２ 海 水产 大 学 信 息学 院 ，上 海 ２０９） １ ０８４ ．上 ０００
摘 要： 面对 海量的信 息如何挖掘 出有 用 的知 识是 当前研 究的热 点 问题 ， Ｗｅ 对 ｂ文本进行 分类预 处理 ， 可在一 定程度 上解决
ｔ ｅｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｏ ｏ ｓ ｎ ｎ ｙ ｔ ｅ ｉ Ｂａ ｅ ｉｎ ｃ ａ ｓｆｅ ｓ ｄ ｐ ｅ ｅｌ ｎ ｘ ． Ｆ ｎ ｌ ｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｗ ｅ ｃａ ｓｆ ｒ ｓ ｈ ｏ ｉ ａｉ ｆ ｏ ｔ ｇ ａ ｄ ｓ ｎ ｈ ｓｓ ｙ ｓ ｌ ｓ ｉ ｒ ｏ ｔｄ ｔ ｔ ｏ ｇｔ ｔ ｏ ｂ ｉ ａ ｉ ｉａ ｏｈ ｅ ｉａｌ ｔ ｘ ｅ ｙｈ ｉ ｎ ｓｓ ｏ ｔ ｌｓ ｉ ｅ ｈ ｉ ｉ
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Ｒｅ ｅ ｒ ｈｏ ｂｔｘ ａｅ ｏ ｉａｉ ｎ ｓ ａ ｃ ｎｗｅ ｔ ｔｇ ｒ ｔ ｅ ｃ ｚ ｏ Ｌ ｎ Ｙ Ａ ｉ — ａ Ｓ Ｅ ｉ －ｎ Ｉｉ ， Ｕ ＮＸａ ｈ ２ Ｈ ＮＸａ ｊ ｇ Ｊｇ ｏｕ， ｏｉ
（． ｃ ｏ ｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ｄ ｎｏｍａ ｏ ｎ ｉｅｒ ｇ ｏ ｇｉ ｎｖｒ ｔ １ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ａ ｆｒ ｔ ｎ ｇｎ ｅ ｎ ，Ｔ ｎｊＵ ｉｅ ｉ ，Ｓ ａｇ ａ ２ ０ ，Ｃ ｉａ Ｅ ｃｏ ｓ ｎ Ｉ ｉ Ｅ ｉ ｓｙ ｈｎ ｈ ｉ ０ ４ ｈｎ ； １ ８
文本分类方法主要研究方向
文本分类方法主要研究方向文本分类是信息检索领域中一个非常活跃的研究方向。
众多学者在这个领域进行了深入细致的研究。
当前的研究重点主要集中在以下几个方面：(1) 海量文本的快速分类信息技术的发展使文本的规模越来越大，对信息处理的速度和精度提出了更高的要求，如何在不降低分类精度的情况下，降低特征空间的维数和分类算法的时间复杂度，成为了文本自动分类的研究重点之一。
(2) Web 文档的分类对纯文本文档的分类，只能依靠文本内容和段落结构信息。
对Web 文档的分类还可以充分利用网页中的字体、颜色、超链接(Hyperlink)等结构信息等，从而进一步提高分类精度。
网站建设(3) 分类器组合分类器组合(Combination)又叫分类器委员会，熔合，整体和聚合(Aggregation)等等。
它的思想起源于多专家决策。
很显然，多个专家要比单个专家作出更好的决策。
在文本分类领域，就是指采用多个分类器进行训练，然后分类时组合每个分类的决策。
根据是否对训练集进行取样，分类器组合大体上可以分为两类：分类器简单组合方式与重采样方式。
在分类器简单组合方式中，训练集对所有成员分类器而言保持不变。
训练时各成员分类器独立进行，分类时组合所有成员分类器的分类结果。
Larkey 设计了一个基于Roochio、贝叶斯与最近邻的组合分类器。
他的实验结果表明任何两两组合的分类精度要高于单个分类器的分类精度；而三个分类器的组合的分类精度要高于任何两两组合的分类精度。
Larkey 的实验在一定程度上表明了组合分类器能够对其成员分类器进行取长补短。
重采样方式对训练集进行多次有放回采样，然后采用某个弱分类器算法在这些采样出来的多个训练集上训练出多个分类器。
Bagging 与Boosting 就是这类方法的代表。
Bagging 采用均匀采样；而Boosting 根据己经产生的分类器的分类效果对训练集进行采样，重点突出错分样本。
Schapire 开发了BoosTexter 系统，该系统采用决策树作为弱分类器，实现了两个Boosting 算法，即AdaBoost 与AdaBoostMR。
基于RBF神经网络的Web文本分类的研究
（ ｆｒ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｅｉｇＤｅ ａｔ ｎ， ｉ ｍｎ ｒｖｎ ｉｌ ｌ ｇ ｆＣｏ Ｉ ｏｍａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｐ ｒ ｎ ｉ ｎ ｍｅ ｔ Ｌａ ｏ ｇＰ ｏ ｉｃ ｌ ｅｏ ｍｍｕ ｉａｉｎ ，Ｓ ｅ ｙ ｎ ２ Ｃｈｎ） ａ Ｃｏ ｅ ｎｃｔｏ ｓ ｈ ｎ ａ ｇ１ １ ， ｉａ １ ０２
摘要 ： ｅ Ｗ ｂ文 本 分类 是 采 用 文本 分 类 技 术将 Ｗ ｅ ｂ上 的信 息进 行 自动 分 类 ， 用 户 能 够 快速 找 到 自己想 要 的 资 源 。 文本 分 类 的 过 程 使 中． 将特 征 提 取之 后 的 来 自 Ｗ ｅ ｂ的 数 据 分成 样 本 数 据 集 和 测试 数 据 集 ， 将样 本数 据 集输 入 到 Ｒ Ｆ 网络 中进 行 训 练 ． ＿Ｆ网络 经过 Ｂ ＲＢ 训练 之 后 ， 入 测试 数 据 集 中的数 据 进 行 验证 ， 输 实验 证 明 ， ３ Ｆ网络 取得 了较 好 的 分 类 结果 。 Ｒ３
ＩＳ １０－０４ Ｓ Ｎ ０ ９ ３ ４
Ｅ— ａｌ ｄｕ ＠ｃ ｃ ．ｅ ．ｎ ｍ ｉ：ｅ ｆ ｃ ｃｎ ｔｃ ｈｔ ／ｗｗｗ．ｎｚ ．ｅ ．ｎ ｔ ／ ｐ： ｄ ｓｎ ｔｃ Ｔｅ ＋８６ ５１ ６ ９６ ５ ０９ ４ ｈ —５ —５ ９０ ３ ６９ ６
Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｗｅｇ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ｏ ｐ ｔ ｏ ｌ ｅａ ｄＴｃ ｎｌ ｙ电脑 知 识与技术 ｅＫ ｄ ｏ
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领域Web文本采集与分类系统研究
领域Web文本采集与分类系统研究【摘要】本文以机械领域挖掘机为主题，介绍了一种面向领域的Web文本采集与分类系统实现方法，将专业词库与特征选择相结合，逐步筛选和更新主题特征词，扩充专业词库，通过由主题特征词构成的向量来明确表示主题；采用基于内容分析的方法抽取网页正文，去掉干扰主题相关度判断与文本分类的广告、导航等干扰文本；根据现有的机械主题类别信息，采用基于KNN的机械主题文本分类算法对文档集合进行多子类分类。
【关键词】主题爬虫；特征提取；文本分类；向量空间模型1.引言随着互联网的大规模普及和各行业信息化程度的提高，与行业领域相关的Web文本信息快速积累，如何从这些海量信息中定向提取符合需要的知识，是当前信息处理研究领域的一个研究热点，该问题涉及到对领域Web文本信息的采集和对采集到的信息进行处理和数据挖掘两方面的内容。
在采集领域相关网页的过程中，主题描述及网页内容的相关性判断，都需要用到文本预处理技术，信息采集成功后，又需要通过文本预处理和分类技术对领域文本进行分类。
本文对系统设计中的一些关键问题进行了研究，并以机械领域挖掘机为主题，实现了一个机械领域Web文本采集与分类原型系统。
2.主题爬虫的主题确立对领域Web文本的采集，其实质就是设计针对某一领域的网络爬虫。
专业领域用户一般只关心与其领域相关的一些资源，垂直搜索，专精化，行业化。
主题爬虫技术可根据一定的分析方法和搜索策略，选择性的获取与主题相关的Web 页面。
主题爬虫系统一般包括种子模块、主题确立模块、爬虫爬行模块和主题相关性分析模块四个部分。
设计高质量主题爬虫的关键问题是如何保证抓取的网页中与主题无关的网页尽可能的少，对待抓取的主题的准确描述是设计主题网络爬虫的首要任务，也是一项关键任务，这点对于主题相关性判断影响重大。
常用的主题描述方法一般有两种，一种是根据人工经验，由用户直接给出一组关键字来描述主题，这种方式简单，也比较准确，但是对用户的专业领域知识要求较高。
Web文本分类技术研究和应用的开题报告
Web文本分类技术研究和应用的开题报告1.项目背景和研究目的随着互联网的普及，Web上的文本信息呈现爆炸式增长，对理解和利用这些信息成为一项重要的挑战。
文本分类是将文本归类于特定类别的过程，这些类别可以是新闻、博客、商品评论等。
Web文本分类是指将Web上的文本信息进行分类。
其应用涉及到许多领域，如文本挖掘、情感分析、广告推荐等。
本研究的目的是研究Web文本分类的技术，探究如何将这些技术应用到实际应用中。
具体包括以下几个方面：1）调研Web文本分类技术的最新研究进展和研究现状；2）分析Web文本分类所涉及的技术，如特征提取、模型选择、算法优化等；3）建立Web文本分类模型并优化模型性能；4）应用Web文本分类技术到实际应用中，如文本分类、情感分析等。
2.研究内容和方法2.1 研究内容1）Web文本分类的技术和方法：调研Web文本分类技术的最新研究进展和研究现状，分析Web文本分类所涉及的技术和方法，如特征提取、模型选择、算法优化等。
2）Web文本分类模型的构建：根据所调研的Web文本分类技术和方法，建立Web文本分类模型并优化模型性能。
3）Web文本分类技术的应用：将Web文本分类技术应用到实际应用中，如文本分类、情感分析、广告推荐等。
2.2 研究方法1）文献调研法：调研Web文本分类技术的最新研究进展和研究现状。
2）实验研究法：建立Web文本分类模型，优化模型性能。
评价模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等。
3）案例分析法：将Web文本分类技术应用到实际应用中，如文本分类、情感分析、广告推荐等。
分析不同应用下Web文本分类的效果和优化方案。
3.预期成果1）研究Web文本分类技术的最新研究进展和研究现状，包括其所涉及的技术和方法，如特征提取、模型选择、算法优化等。
2）建立Web文本分类模型，并实现模型的优化，提高模型的性能。
3）将Web文本分类技术应用到实际应用中，如文本分类、情感分析、广告推荐等。
Web信息抽取中的文本分类
摘要摘要在机器学习理论中支持向量机（SVM）有着重要的地位，无论是求解分类问题还是求解回归问题，SVM都有着广泛的应用。
本文简单的介绍了SVM的基本原理，讨论了SVM在文本分类中的应用，并详细的分析了如何利用SVM构造文本分类器。
这里说明了文本分类的详细处理过程，并介绍了这些过程中的关键技术，如：分词技术、向量空间模型（VSM）、特征选取技术和SVM的交叉验证技术等等。
结合着分析和讨论又概略的说明了利用Microsoft Visual C++ 6.0创建文本分类系统的过程，介绍了重要的类和关键处理函数的实现和优化，以及如何利用动态链接库来实现C++到Java的迁移。
最后给出了由本系统得到的实验数据和结论。
关键字：机器学习文本分类支持向量机（SVM）ABSTRACTABSTRACTSupport Vector Machines (SVM) has an important position in Machine learning theory, whether it is to solve the classification problem or request for the reunification issue, SVM has a wide range of applications. In this paper, a short introduction into the basic principles of SVM, a detailed discussion of the SVM in the text classification, and a careful analysis of how to make use of SVM to construct classifier for a text classification. Here's the text of the detailed classification process and introduced in the course of these key technologies, such as: segmentation technology, vector space model (VSM), features selection technology, cross-verification technology of the SVM and so on. With the analysis and discussion also briefly described the process of making use of Microsoft Visual C++ 6.0 to create the text classification system, introduced the realization and optimization of the key class and important functions, and how to use of dynamic link library to achieve the migration from C++ to Java. Finally, the experimental data and conclusions produced by this system are shown.Keywords: machine learning text classification SVM(support vector machine)目录目录第一章引言 (1)1.1 总体项目背景 (1)1.1.1 基于Web的信息集成系统 (1)1.1.2 基于Web的信息集成系统的需求和系统结构 (2)1.2 文本分类系统的任务和目标 (3)1.3 本文主要研究内容 (4)第二章相关理论 (7)2.1 文本自动分类 (7)2.3 支持向量机(SVM) (8)2.4 SVM的原理 (9)2.4.1 线性支持向量机 (9)2.4.2 非线性支持向量机 (11)2.5 SVM文本分类 (13)第三章需求分析 (15)3.1 SVM的两个阶段 (15)3.2 训练阶段目标 (16)3.3 测试阶段目标 (18)3.4 外部接口 (18)第四章总体设计与实现工具的选择 (21)4.1 总体结构 (21)4.2 训练阶段 (21)4.2.1 分词及词频统计 (21)4.2.2 文本向量空间模型(VSM)及文本特征选取 (27)4.2.3 文本向量化 (31)4.2.4 文本分类器 (32)4.3 测试阶段 (36)4.3.1 分词及词频统计 (36)目录4.3.2 文本向量化 (36)4.3.3 分类处理 (37)4.4 实现工具的选择与跨语言迁移 (37)第五章详细设计与实现 (39)5.1 界面设计 (39)5.2 配置文件config.xml (40)5.3 LIST类 (40)5.4 Frequency类 (42)5.5 partition函数 (43)5.6 SORT类 (46)5.7 预处理与文本特征的选择策略的设计 (47)5.8 scale方法与Matrix.txt文件的生成 (49)5.9 libsvm调用 (51)5.10 动态链接库SVMDLL.dll的实现和接口定义 (54)第六章测试及结果 (57)6.1 二分测试 (57)6.2 多分测试 (59)6.3 测试总结 (61)6.3.1 二分情况 (61)6.3.2 多分情况 (62)致谢 (63)参考文献 (65)第一章引言1第一章引言1.1 总体项目背景本文主要讨论基于Web的信息集成系统中的一个子系统——文本分类系统的设计与实现，但这里有必要介绍一下基于Web的信息集成系统的基本情况以及文本分类系统在整个项目中的位置与调用关系。
WEB文本模糊分类及其预处理的研究与实现.doc
WEB文本模糊分类及其预处理的研究与实现随着Internet的迅速发展,尤其是World Wide Web的全球普及,Web上信息资源已涵盖了社会生活的各个方面,网络信息过载问题日益突出。
处理海量数据的一个重要方法就是将它们分类。
网页的自动分类是信息检索领域的一个很重要的研究方向。
通过自动分类不仅仅可以将网页按照类别信息分别建立相应的数据库,提高搜索引擎的查全率和查准率,而且可以建立自动的分类信息资源,为用户提供分类信息目录。
论文系统阐述并实现了一套Web文本分类的技术。
主要研究工作包括:(1)Web文本预处理,这里先对天网数据的特点对其解压缩特点做了详细介绍,针对其特点进行解压缩,作为后续工作的准备材料。
然后,详细介绍HTML Parser这一工具包,对如何使用HTML Parser提取Web 文本进行各种信息的流程做了介绍,并使用HTML Parser对已有数据进行解析。
(2)中文分词,首先简单介绍常用的中文分词算法,并对它们进行了比较,本系统使用的是常用的最大匹配分词算法。
然后介绍未登录词的识别,采用将命名实体和新词一体化识别策略对未登录词进行识别,这是本人的工作重点之一。
实验证明,系统实现的分词算法可以达到很好的分词效果,在准确性和速度上基本上都满足了文本分类的需要。
(3)文本特征向量的提取。
介绍特征项权重计算常用的方法TF*IDF,分析TF*IDF存在的几点不足,针对其不足,提出将TF*IDF与χ2统计,以及特征项的类内频率结合,然后重新计算文本特征向量的权重,形成训练文本。
在实现分类之后对改进的特征项提取方法做了实验验证,结果证实该法确实能提高分类准确率。
(4)使用双隶属度模糊SVM方法进行文本训练和文本分类。
介绍SVM的基本理论、目前SVM方法在文本分类中的应用情况,以及模糊支持向量机理论。
根据模糊支持向量机在文本分类上的特点,系统提出一种改进的模糊支持向量机:双隶属度模糊支持向量机,之后针对实际使用情况提出了更进一步的改进算法——双隶属度多类模糊支持向量机,从而将其扩展到多类分类上。
Web文本挖掘及其分类技术研究
Web文本挖掘及其分类技术研究Web文本挖掘及其分类技术研究随着互联网技术的发展，越来越多的数据被存储在网络中，包括文本数据、图像数据、音频数据等等。
其中文本数据是最为重要的部分，因为它包含了大量的信息，例如新闻、社交媒体、论坛等。
为了从这些文本数据中提取有价值的信息，人们需要将文本数据挖掘出来，这就是Web文本挖掘技术所要做的事情。
Web文本挖掘是一种通过文本数据分析和处理，寻找数据中隐藏的有用信息从而实现对数据进行理解和使用的技术。
Web文本挖掘可以应用于多个领域，例如电子商务、新闻媒体、社交网络等，这些领域中都有大量的文本数据需要挖掘。
Web文本挖掘的主要步骤包括数据预处理、特征提取、数据降维、建模和分类。
这些步骤都需要经过精细的处理才能使挖掘的结果更加准确和可靠。
数据预处理是Web文本挖掘的第一步骤。
这个步骤包括了对原始数据进行清洗、格式化、去除垃圾信息等操作。
这些操作可以清除噪声，为后续的特征提取打下基础。
特征提取是Web文本挖掘的核心步骤，因为它提供了文本数据中的关键词和特征。
特征提取是将文本数据转换为向量表示的过程。
这些向量都是由文本特征词组成的，每个特征词都是文本数据中的一个单词或短语。
使用不同的特征词对同一文本进行特征提取，可以得到不同的特征向量。
数据降维是Web文本挖掘中常用的一种技术。
因为在大规模的文本数据中，特征向量通常包含数百万维的特征。
这些维度影响了计算机的处理效率和存储空间。
因此，降维技术可以将文本数据的维度降低，以便更好的进行建模和分类。
建模是对特征向量进行分类的关键步骤。
分类是为了将文本数据划分为不同的类别，例如正面评论和负面评论。
为了实现分类，需要选择不同的算法，例如朴素贝叶斯、SVM（支持向量机）和决策树等。
Web文本挖掘技术中的一个重要环节是分类技术，因为它确定了数据的分类结果。
分类技术可以分为有监督学习和无监督学习两种方法。
有监督学习是指已知标注数据集，通过对这些数据集的学习和推理，来对一个未知样本进行分类。
Web文本挖掘及其分类技术研究
［ ｙ ｒｓＷｅ ｘ Ｍｉｉｇ；Ｃ ｔｇ ｒｚ ｔｏ１Ａｌ ｏｉｈ Ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ Ｋｅ ｗｏ ｄ ］ ｂ Ｔｅ ｔ ｒｎ ｉ ａｅ ｏ ｉａｉＩ ｇ ｒｔ ｍ； ｏ ａ ｉｏ
１ 引言
Ｗｅ ｂ文 本 挖 掘 是 指 从 大 量 Ｗ ｅ ｂ文 档 的 集 合 Ｃ 中发 现 隐 含 的 模 式 Ｐ。 如 果 将 Ｃ 看 成 输 入 ，Ｐ看 成 输 出 ， 则 Ｗ ｅ ｂ文 本 挖 掘 的 过 程 就 是 从 输 入 到 输 出 的 映 射 ｏ ： Ｃ＿◆ Ｐ。 目前 ， ｗ ｅ ｂ文 本 挖 掘 可 以 实 现 对 Ｗ ｅ ｂ 上 大 量 文 档 集 合 的 内 容 进 行 总 结 、分 类 、 聚 类 、 关 联 分 析 等 功 能 ， 以 及 利 用 Ｗｅ ｂ文 档进行趋势分析 等。 Ｗ ｅ 文 本 挖 掘 系统 总体 结 构 图 如 图 １ ｂ 所示 。
文 本 挖 掘 的两 种 重 要功 能一 一 分 类 及 其 它 们 常 用 的 算 法 ，并 分 别 对 算 法 做 了 比较 ；最 后 ，得 出 结 论 并 进 行 了 展 望 。
【 键词］ ｅ 关 Ｗ ｂ文 本 挖 掘 分 类 算 法 比 较 ［ 图 分 类 号 ］ ３１ 中 ＴＰ ｌ ［ 献 标 识 码】 文 Ａ ［ 章 编 号 ］０ ７ ４ ６ （ ０ ０ ０ —０ ７ —０ 文 １ ０ －９ １ ２ １ ） ７ ０ ４ ２
・
应 用研 究 ・
Ｗｅ 文 本 挖 掘 及 其 分 类 技 术研 究 ｂ
Web文本分类的研究与应用的开题报告
Web文本分类的研究与应用的开题报告一、选题背景随着互联网的快速发展，产生了大量的文本信息，这些文本信息涵盖了各个领域。
Web文本分类是将Web文本划分为不同的预定义类别，以便更好地组织和管理信息。
Web文本分类在信息检索、网络安全、情感分析、网络推荐等领域有着广泛的应用。
因此，如何准确、高效地进行Web文本分类成为近年来研究的热点。
二、研究目的本研究旨在通过对Web文本分类的研究与应用，探究如何利用机器学习算法和深度学习算法进行Web文本分类，并实现Web文本分类的自动化和智能化。
三、研究内容（1）Web文本分类的基本概念和研究现状介绍Web文本分类的定义、分类方法、分类技术等内容，并对国内外相关研究进行梳理，包括传统机器学习算法在Web文本分类中的应用、深度学习算法在Web文本分类中的应用、Web文本分类的评价指标等。
（2）机器学习算法在Web文本分类中的应用介绍机器学习算法的基本思想和应用方式，并详细阐述基于贝叶斯分类器、支持向量机、决策树等机器学习算法的Web文本分类方法。
（3）深度学习算法在Web文本分类中的应用介绍深度学习算法的基本思想和应用方式，并详细阐述基于卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法的Web文本分类方法。
（4）Web文本分类的应用实例以情感分析为例，展示Web文本分类在实际应用中的效果，并从分类准确率、分类效率、可扩展性等方面进行评估和分析。
四、研究意义Web文本分类是信息处理领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景。
本研究将探索机器学习算法和深度学习算法在Web文本分类中的应用，为实现Web文本分类的自动化和智能化提供重要思路和参考，有助于提高Web文本分类的准确性和效率。
五、研究方法本研究采用文献调研和实验方法相结合的方式，分析相关文献和实验数据，探究机器学习算法和深度学习算法在Web文本分类中的应用效果，并优化算法参数，实现分类系统的智能化。
六、预期成果通过本研究，预期实现以下成果：（1）深入了解Web文本分类的基本概念和研究现状；（2）探索机器学习算法和深度学习算法在Web文本分类中的应用；（3）通过情感分析实现Web文本分类的应用实例；（4）实现Web文本分类自动化和智能化。
Web文本分类系统中文本预处理技术的研究与实现的开题报告
Web文本分类系统中文本预处理技术的研究与实现的开题报告一、研究背景随着互联网的发展，网络上的信息量越来越大，对于用户来说，如何寻找自己需要的信息变得越来越困难。
为了更好地帮助用户找到符合自己需求的信息，需对网页内容进行分类。
目前分类方法有许多种，其中基于机器学习的文本分类方案能够达到不错的分类效果。
但是，在训练模型之前需要进行文本预处理和特征提取。
文本预处理包含分词、去除停用词、词干提取等技术，能够使得文本更加清洗，减少干扰因素，提高分类精度。
因此，本研究将探讨如何在Web文本分类系统中应用中文文本预处理技术，从而提高分类的准确性。
二、研究目的本研究旨在探讨如何应用中文文本预处理技术提高Web文本分类系统的分类准确性。
具体目标如下：1.研究中文文本预处理的相关技术，并选择适合Web文本分类的方法。
2.设计和开发一个基于中文文本预处理技术的Web文本分类系统，能够将文本内容自动分类到已知类别中。
3.进行实验验证，比较采用中文文本预处理技术与未采用中文文本预处理技术后的Web文本分类效果，验证中文文本预处理技术能否提高分类准确性。
三、研究内容本研究将围绕Web文本分类系统中文本预处理技术的研究展开。
主要研究内容包括：1.文本预处理技术的研究对中文文本预处理技术，如分词、去除停用词、词干提取等进行深入研究和探讨，选择适合Web文本分类的技术方法。
2.系统设计和开发基于中文文本预处理技术，设计和开发一个Web文本分类系统，包括数据采集，文本预处理，特征提取，模型训练和分类等组成部分。
通过实验，比较采用中文文本预处理技术与未采用中文文本预处理技术后的Web文本分类效果，验证中文文本预处理技术能否提高分类准确性。
四、研究方法本研究采用实验研究方法，具体步骤如下：1.文献综述对国内外文本分类技术发展历史、技术现状等进行系统分析，了解现有的文本预处理方法及其优缺点，为后续研究提供铺垫。
2.数据采集从网络上爬取大量的文本样本，并对原始数据进行清洗和处理，例如去掉HTML 标签等。
Web信息系统中几个关键技术的研究与应用的开题报告
Web信息系统中几个关键技术的研究与应用的开题报告一、选题背景随着互联网的快速发展和信息化的不断深化，Web信息系统的重要性日益凸显。
Web信息系统是指利用Web技术搭建起来的信息化系统，它可以为企业、政府机构、学校等组织机构提供高效、便捷、安全、舒适的信息化服务。
Web信息系统的开发需要多种关键技术的支撑，本文将着重探讨主要的几个关键技术。
二、研究内容1. Web前端技术的研究与应用。
Web前端技术是指在Web页面中，通过HTML、CSS、JavaScript等技术实现页面展示效果、交互效果等的技术。
本文将研究HTML5、CSS3、Vue.js等前端技术的应用，借助这些技术来提升Web信息系统的用户体验和交互效果。
2. Web后端开发技术的研究与应用。
Web后端开发技术是指后端程序员使用一些特定的语言、框架和工具，通过Web接口、数据库等技术，实现Web信息系统的数据读取、存储、处理等功能的开发技术。
本文将研究Java、Python等语言及其框架的应用，借助这些技术来提升Web信息系统的功能性和可用性。
3. Web安全技术的研究与应用。
Web安全技术是指各种防御Web攻击、保障信息安全的技术，涉及到网络安全、应用安全、数据安全等多个方面。
本文将研究Web安全的基本概念、常见的Web安全漏洞和对策等内容，借助这些技术来确保Web信息系统的安全性。
三、研究意义本文的研究可以为Web信息系统的开发提供重要的技术指导。
Web 前端技术的应用可以提升用户体验和交互效果，Web后端开发技术的应用可以提升Web信息系统的功能性和可用性，Web安全技术的应用可以保障Web信息系统的安全性。
这些技术的综合应用，可以实现Web信息系统“快速、高效、安全、舒适”的目标，提高Web信息系统的价值和竞争力，同时也可以推动信息化建设在各个领域的发展。
四、研究方法本文采用文献资料法和实践调研法相结合的研究方法。
文献资料法可以对Web信息系统的关键技术进行系统性地梳理和总结，了解各个技术的基本概念、特点、应用范围和优缺点等。
Web文本分类技术研究
Web文本分类技术研究
王娟
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2008(24)9
【摘要】Web文本分类是Web数据挖掘的一个重要研究方向,本文在研究了Web文本分类的特征项权重计算方法的基础上,提出一种改进的TF-IDF特征项权重公式,并通过实验加以验证.
【总页数】2页(P107,109)
【作者】王娟
【作者单位】漳州师范学院计算机科学与工程系,福建,漳州,363000
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.Web自动文本分类技术研究综述 [J], 蒲筱哥
2.一种基于人工免疫的Web文本分类方法研究——以Web信息分类为例 [J], 何晓庆;贾钊
3.Web文本分类技术研究现状述评 [J], 高淑琴
4.Web文本分类技术研究及其实现 [J], 饶文碧;柯慧燕
5.使用KNN算法的中文Web文本分类技术研究 [J], 曹勇;吴顺祥
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Web文本分类的关键技术研究
关键词：文本分类降维技术文本表示分类算法
文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程，将大量的文本归到一个或多个类别中。
从数学角度来看，文本分类是一个映射的过程，将未标明类别的文本映射到己有的类别中来，数学表示如下： f：a->b 其中a为待分类的文本集合，b 为分类体系下的类别集合。
一、网页的解析
按照w3c组织所制定的标准，每一个html页的结构都可以对应地描述成dom树的形式。
dom定义了html文档的逻辑结构，提供了一种对网页中的数据及内容进行管理和操作的途径。
dom将整个文档的内容分别抽象为不同的对象，用结点的形式予以表示，如标签结点、文档类型结点、文本结点、注释结点、属性结点等。
再用类似于父子的关系将各结点按照不同层次有顺序地组织起来，形成树型结构。
二、降维技术
1、信息增益：
信息增益在机器学习中经常被用做特征词评判的标准，它是一个基于熵的评估方法，定义为某特征项在文档中出现前后的信息熵之差。
根据训练数据计算出各特征词的信息增益。
删除信息增益很小的词，其余的按信息增益从大到小排列。
如果以信息增益最大者为要根结点，建立一个决策树就可以进行决策树的分类挖掘。
如公式
（2）所示.
其中i=1，2…m。
p（ci）表示ci类文本在语料中出现的概率，p （ci | w）表示文本包含特征项w时属于ci 类的条件概率，p（w）表示语料中不包含特征项w的文本的概率，p（ci | w）表示文本不包含特征项w时属于ci 类的条件概率，m为类别数。
显然某个特征项的信息增益越大，贡献越大，对分类越重要。
选取信息增益大的词做为构造文本的特征向量。
2、互信息：（mi）
应用在相关词统计建模中，在统计学中用于表示两个变量间的关系，其计算如下公式（3）所示：
其中各变量的含义同上。
显然当特征项w独立于ci 时它同该类的相关度为0 ，p（w）越小而同时p（w | ci ）越大时特征项w
提供类别ci 的信息量越大，则这个特征项越能代表这一类，反之，p（w）越大的同时p（w | ci ）越小，则可能得到负的互信息值，这种情况下，该特征项对分类的意义同样很大。
3.交叉熵（expected cross entropy）
与信息增益类似也是一种基于概率的方法，但只计算出现在文本中的特征项，其计算如公式（4）所示：
三、文本表示
向量空间模型（vector space model，简记为vsm）是一种较著名的用于文档表示的统计模型，该模型以特征项做为文档表示的基本单位，特征项可以由字词或短语组成。
每一个文档可以看成是由
特征项组成的n维特征向量空间的一个向量：d=（t1，w1；t2，w2；t3，w3……；tn，wn），其中wi为第i个向量ti在文档中的权重，一般选词做特征项比选字做为特征项要好一些。
一般使用tf-idf
公式计算特征项权重，其中tf（term frequency）表示词频，idf （inverse document frequency）表示逆文档频率，反映文档集合中出现该特征项的文档数目的频率，tf-idf权重公式如公式（1）所示：
四、分类算法
（一）k-means算法
k-means算法是应用最广泛的聚类算法之一，是一种已知聚类类别的聚类算法。
指定类别数k，对样本集合进行聚类，聚类的结果由k个聚类中心来表达。
相似度的计算根据一个簇中样本的平均值（被看作簇的中心）来进行。
首先，随机选择k个对象，每个对象初始的代表了一个簇的平均值或中心。
对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇。
然后重新计算每个簇的平均值。
这个过程不断重复，直到准则函数收敛。
通常，采用平方误差准则，其定义如公式（6）：这里的e是数据库中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，表示给定的数据对象，mi是簇ci的平均值（p和mi都是多维的）。
这个准则试图使生成的结果簇尽可能的紧凑和独立。
下面是k-means过程的概述。
输入：聚类的数目k和包含n个对象的数据库。
输出：k个聚类簇，使平方误差准则最小。
1）任意选择k个对象作为初始的聚类簇
2）中心；
3）重复
4）根据聚类簇
5）中对象的平均值，
6）将每个对象（重新）赋给最相似的聚类簇；
7）更新聚类簇
8）的平均值，
9）即计算每个簇
10）中对象的平均值；
11）直到不
12）再发生变化。
这个算法尝试找出使平方误差函数至最小的k个划分。
当结果簇是密集的，而簇与簇之间区别明显时，它的效果较好。
对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度是o （nkt），其中，n是所有样本的数目，k是聚类簇的数目，t是迭代的次数。
通常的kp （x | cj）p （cj），1≤j≤m，j≠i。
也就是，24、x被指派到其p （ci | x）p （ci）最大的类ci。
朴素贝叶斯算法的本质是用词和类别的联合概率估计给定文档
属于各个类别的概率。
它假设，一个词在给定类别的条件概率独立于该类的其它词的条件概率。
这样，就以降低分类精度的代价换来
了较高的执行效率。