我们使用 多项式朴素贝叶斯分类器(MultinomialNB),它特别适合用于文本分类任务。模型会基于文档的特征矩阵(TF-IDF表示)来预测文档的类别。 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 使用多项式朴素贝叶斯分类器进行训练 clf = MultinomialNB(alpha=0.001).fit(train_features, train_labels) # 使用分类器对测试集...
和代表性.对于网络热点新闻文本分类问题,基于朴素贝叶斯算法,选择词频-逆文档频率(TF-IDF,term frequency-inverse document frequency)为特征计算关键词的特征权重,通过对朴素贝叶斯算法进行加权处理,实现对新闻文本数据进行分类.分别使用两个数据集进行三次实验,实验结果表明,该算法可以达到较高分类精度,对新闻文本分类效果...
训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器,预测用户文本所属的问题类别 使用分词库解析用户文本词性,提取关键词 结合关键词与问题类别,在 Neo4j 中查询问题的答案 通过Flask 对外提供RESTful API 前端交互与答案展示 2.项目实操教学 2.1 数据集简介 代码语言:txt 复制 { "introduction_by_movie": [ "nm简介", "nm...
count_y_predict = gs_count.predict(X_test) gs_tfidf.fit(X_train, y_train) print('TfidfVectorizer:网格搜索+4fCrva得到的最佳性能:',gs_tfidf.best_score_) print('TfidfVectorizer:最优超参数组合','\n',gs_tfidf.best_params_) tfidf_y_predict = gs_tfidf.predict(X_test) 1. 2. 3....
准确性不高等问题,提出了将词频—逆文档频率(TF-IDF,Term Frequency-Inverse Document Frequency)与朴素贝叶斯算法相结合,应用于测试案例分类的方案.利用TF-IDF算法筛选特征词及权重,对朴素贝叶斯算法进行加权处理,并基于实验室现有ATP车载设备的测试案例进行验证.实验结果表明,文章的特征词提取及测试案例分类方法具有较高...
获取文本TF-IDF值之后,本小节简单讲解使用TF-IDF值进行情感分类的过程,主要包括如下步骤: 对中文分词和数据清洗后的语料进行词频矩阵生成操作。主要调用CountVectorizer类计算词频矩阵,生成的矩阵为X。 调用TfidfTransformer类计算词频矩阵X的TF-IDF值,得到Weight权重矩阵。
一种基于朴素贝叶斯分类的特征选择方法 由于朴素贝叶斯文本分类中的独立假设前提,使得在特征选择步骤能否准确有效地选出能代表文本的特征显得尤为重要,而特征选择标准中的MI标准与TFIDF标准其优缺正好互补,... 余芳,姜云飞 - 《中山大学学报(自然科学版)》 被引量: 52发表: 2004年 ...
本系统是基于 TF/IDF 的文档分类系统,采用词匹配法,能够实现简单地对文档进行分类。 系统分两大模块,第一部分将文档进行分词处理。目前常用的分词方法有基于字符串匹配的分 词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法等。本系统采用较方便用计算机实现的基 于字符串的正向最大匹配算法和反向最大匹配算法。第...
TF常被用作文本分类、情感分析以及主题建模等任务的特征提取方法。最常见的做法是将TF与反向文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)相结合,形成TF-IDF,以此来权衡词汇的重要性。 示例代码 以下是一个简单的Python示例,展示如何计算文档的TF值并进行文本分类: ...
其次再以N-gram作为特征单元重塑词袋维度;然后提出使用逆TF-IDF值来强化特征值;最后,使用朴素贝叶斯构建隐患量化模型.结果表明:使用该方法的隐患量化评估模型具有较高... 叶洪胜,刘洪,周宝山,... - 《Mine Engineering》 被引量: 0发表: 2024年 法语文本聚类方法研究 (2)法语文本聚类方法研究.基于词语提取的结果...