一种改进的贝叶斯网络短文本分类算法

基于朴素贝叶斯的短文本分类研究自然语言处理是目前智能科学领域中的一个非常热门的方向，文本的分类同样也是自然语言处理中的一项关键的技术。

随着深度学习发展，朴素贝叶斯算法也已经在文本的分类中取得到了良好的分类效果。

本文针对短文本的分类问题，首先对短文本数据进行了预处理操作，其中包括中文分词、去除停用词以及特征的提取，随后阐明了朴素贝叶斯算法构建分类器的过程，最后将朴素贝叶斯算法与逻辑回归和支持向量机分类算法的分类效果进行了对比分析，得出朴素贝叶斯算法在训练所需的效率上及准确率上有较为优异的表现。

标签：自然语言处理文本分类机器学习朴素贝叶斯引言文本分类问题是自然语言处理中的一个非常经典的问题。

文本分类是计算机通过按照一定的分类标准进行自动分类标记的有监督学习过程。

在文本特征工程中，和两种方法应用最为广泛[1] 。

在分類器中，使用普遍的有朴素贝叶斯，逻辑回归，支持向量机等算法。

其中朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

基于此，本文采用基于的特征提取的朴素贝叶斯算法进行文本分类，探求朴素贝叶斯算法在短文本分类中的适用性。

1数据预处理1.1中文分词中文分词是指将一个汉字序列切分成一个个单独的词。

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是对中文处理较为重要的部分，更是人机自然语言交流交互的基础模块。

在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行中文分词处理[2] 。

1.2停用词处理去除停用词能够节省存储空间和计算时间，降低对系统精度的影响。

对于停用词的处理，要先对语料库进行分词、词形以及词性的类化，为区分需求表述和信息内容词语提供基础。

去停用词后可以更好地分析文本的情感极性，本文采用广泛使用的哈工大停用词表进行去停用词处理。

1.3特征提取文本数据属于非结构化数据，一般要转换成结构化的数据，一般是将文本转换成“文档-词频矩阵”，矩阵中的元素使用词频或者。

它的计算为，某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低词语频率，可以产生出高权重的TF-IDF。

基于贝叶斯网络的文本分析技术研究随着社交网络的普及和大数据技术的快速发展，文本分析技术已经成为了数据挖掘和机器学习领域中最重要的技术之一。

基于贝叶斯网络的文本分析技术是其中的一种重要技术。

在本文中，我们将从四个方面对基于贝叶斯网络的文本分析技术进行深入探讨。

一、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种有向无环图，它用来表示变量之间的条件依赖关系。

在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系，节点的状态表示该随机变量的取值。

假设存在n个随机变量X1, X2, ..., Xn，它们的联合概率分布为P(X1, X2, ..., Xn)，则主要由概率乘法定理和概率加法定理组成。

贝叶斯网络的基本原理在处理文本数据方面是非常有效的。

它可以将每个词语看作一个节点，将它们之间的关系表示为有向边。

然后，使用条件概率表来表示每个节点和它的父节点之间的依赖关系。

例如，假设有两个节点A和B，如果A是B的父节点，则A和B之间的依赖关系可以表示为P(B|A)。

这使得我们很容易地计算句子或文档中每个单词或短语出现的概率分布。

从而实现文本分类和情感分析等任务。

二、基于贝叶斯网络的文本分类基于贝叶斯网络的文本分类将每个文档或句子看作一个“事件”，并使用贝叶斯公式计算给定类别条件下该事件发生的概率。

具体来说，它使用先验概率和条件概率表来计算文档或句子属于每个类别的后验概率。

使用离散化的技术可以将单词或短语映射到固定的值域内，从而减少文本分类中维度灾难的问题。

基于贝叶斯网络的文本分类方法具有许多优点。

首先，它可以处理大规模的文本数据，同时在处理文本的时候可以保留文本中的上下文信息。

此外，通过使用贝叶斯网络可以获得比其他方法更加可靠和准确的分类结果。

三、基于贝叶斯网络的情感分析基于贝叶斯网络的情感分析方法旨在确定文本的情感极性，即正面、负面或中性。

为了完成这项任务，我们需要利用贝叶斯网络计算每个单词或短语与正面或负面情感之间的依赖关系。

图１　不同测试比例的准确率
此外，MultinomialNB作为多项式贝叶斯分类器，它假设特征的条件概率分布满足多项式分布：
（3）
其中的a就是贝叶斯估计中的λ，不同的a对MultinomialNB 的预测性能有一定的影响，结果如图2所示，可以看到当a
图２　不同a的预测准确率
４　结　语
针对当前日益增多的海量文本数据，本文在朴素贝叶斯分类算法的基础上，采用Python语言和强大的Sklearn库，设计并实现了互联网中文文本自动分类，实验表明通过调整相应的参数能够获得较高的分类准确率。

（上接第58页）
的插件的代码。

迭代编译有很大的优势在于可有效集成各种优化变换，能够自主适应于不同体系结构的计算平台，通常可以找到比商用编译器最高优化配置还要优秀的优化序列，研究界普遍认为该技术是针对复杂体系结构的一种很有前途的程序性能优化方法。

迭代编译以一个驱动器为中心，驱动器读取它所需的变换列表和参数范围，测试不同变换与参数组。

python库中的5种贝叶斯算法Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库和工具包，其中包括了多种贝叶斯算法。

贝叶斯算法是一类基于贝叶斯定理的统计学方法，可以用于分类、聚类、概率估计等任务。

在Python中，我们可以使用以下5种常见的贝叶斯算法来解决不同的问题。

1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种简单而有效的分类算法，它假设所有特征之间相互独立。

在文本分类、垃圾邮件过滤等任务中得到了广泛应用。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes`模块来实现朴素贝叶斯算法。

该模块提供了多种朴素贝叶斯分类器的实现，如高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

2. 高斯朴素贝叶斯算法（Gaussian Naive Bayes）高斯朴素贝叶斯算法假设特征的概率分布服从高斯分布。

它常用于处理连续型特征的分类问题。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes.GaussianNB`类来实现高斯朴素贝叶斯算法。

该类提供了`fit`和`predict`等方法，可以用于拟合模型和进行预测。

3. 多项式朴素贝叶斯算法（Multinomial Naive Bayes）多项式朴素贝叶斯算法适用于处理离散型特征的分类问题，如文本分类中的词频统计。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes.MultinomialNB`类来实现多项式朴素贝叶斯算法。

该类同样提供了`fit`和`predict`等方法，可以用于拟合模型和进行预测。

4. 伯努利朴素贝叶斯算法（Bernoulli Naive Bayes）伯努利朴素贝叶斯算法适用于处理二值型特征的分类问题，如文本分类中的二进制词袋模型。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`sklearn.naive_bayes.BernoulliNB`类来实现伯努利朴素贝叶斯算法。

一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法梁宏胜1,2,徐建民1,成岳鹏1(1.河北大学数学与计算机学院,河北保定　071002;2.河北大学校园规划处,河北保定　071002) 摘　要:朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的文本分类方法.改进方法利用同义词对文本的特征词集进行过滤,在一定程度上放松了朴素贝叶斯的特征独立性假设;在特征选择时迭代了2种不同的特征选择方法,有效地提高了特征集的代表性.实验结果表明,本方法有效地提高了朴素贝叶斯分类器的性能.关键词:文本分类;朴素贝叶斯;特征抽取;同义词中图分类号:TP 391 文献标识码:A 文章编号:1000-1565(2007)03-0327-05An Improving T ext C ategorization Method of N a ve B ayesLI ANG H ong 2sheng 1,2,X U Jian 2min 1,CHE NG Y ue 2peng 1(1.College of Mathematics and Computer ,Hebei University ,Baoding 071002,China ;2.The Section of Campus Planning ,Hebei University ,Baoding 071002,China )Abstract :Na ve Classifier is a simple and powerful method for text classification.Our improved method uses synonyms to filtrate the features of text ,loosing the independent condition required by Bayesian method.We apply two different feature extraction methods in the iteration process ,enhancing the representa 2tive ability of feature collection effectively.The experimental results show that our advanced method has obvi 2ously improved the performance of Na ve Bayesian Classifier.K ey w ords :Text Categorization ;Na ve Bayes ;Feature extraction ;Synonyms文本分类是信息处理领域重要的研究方向之一,其目标是在分析文本内容的基础上,给文本分配1个或多个比较合适的类别,从而提高文本检索、文本存储等应用的处理效率.目前,较为著名的文本分类算法有Rocchio 、贝叶斯、KNN 、决策树、SVM 等.朴素贝叶斯分类器(Na ve Bayesian Classifier )是目前公认的一种简单有效的概率分类方法,在某些领域中表现出很好的性能,但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关系,影响其分类性能.本文讨论了一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法,通过弱化独立性假设及提高特征集的代表性来改善分类性能,并将其与朴素贝叶斯文本分类器进行了实验比较.1　相关知识1.1　文本分类文本分类系统的任务是:在给定的分类体系下,根据文本的内容或属性,将大量文本归到1个或多个类　收稿日期:2006-06-06　基金项目:河北省科学技术研究与发展计划(04213534)　作者简介:梁宏胜(1972-),男,河北保定人,河北大学工程师,主要从事信息检索、不确定性信息处理方向研究.第27卷　第3期2007年　5月河北大学学报(自然科学版)Journal of Hebei University (Natural Science Edition )Vol.27No.3May 2007别中.从数学角度来看,文本分类是一个映射的过程,它将未标明类别的文本映射到已有的类别中,其用数学公式可表示如下:f :A →B ,其中,A 为待分类的文本集合,B 为分类体系中的类别集合.文本分类的映射规则是系统根据已掌握的各类若干样本的数据信息,总结出分类的规律性而建立的判别公式和判别规则,在遇到新文本时,就可以根据总结出的判别规则,确定文本的相关类别.1.2　同义词在信息检索领域,同义词的概念并不等同于语言学和日常生活中的同义词,其并不考虑感情色彩和语气,主要是指能够相互替换、表达相同或相近概念的词汇[1].面向信息检索的同义词主要分为以下几类:1)等义词和等义词词组,即意义完全相等的词,如电脑—计算机、自行车—脚踏车等;2)准同义词和准同义词词组,即意义基本相同的词和词组,如边疆—边境、住房—住宅等,这类词在同义词中占很大的比例;3)某些过于专指的下位词,例如在词表中只使用“球类运动”,而没有在下面列举出“门球”、“毽球”、“网球”等词,这些过于专指的下位词也被看作是“球类运动”同义词;4)个别的反义词,这类词描述相同的主题,但所包含的概念互不相容,如平滑度—粗糙度等.信息检索中识别同义词的义类词典和词汇分类体系资源包括Roget ’s Thesuarus ,WordNet 以及《同义词词林》、《知网》等[1].本文所采用的是哈尔滨工业大学信息检索实验室刘挺教授等对《同义词词林》扩展后的版本《同义词词林(扩展版)》.1.3　朴素贝叶斯分类方法贝叶斯分类器是一种典型的基于概率统计分类器.其数学基础是贝叶斯定理,主要思想就是计算在给定一待分类文档的条件下其属于各个类别的条件概率,然后选择条件概率最高的那个类别为该文档所属的类别.朴素贝叶斯分类器基于一个类条件独立性假设(朴素假设),即假设一个文档中任何两个特征词之间的出现与否是相互独立的.其主要分类步骤如下:1)训练过程:计算特征词属于每个类别C j 的概率P (w i /C j ),P (w i /C j )==∑|D |k =1N (W i ,d k )+1∑|V |s =1∑|D |k =1N (W s ,d k )+|V |,(1)图1　文本分类系统结构Fig.1　Structure of text classif ication system其中,|D |表示类的文档数,|V |表示特征词表中的总单词数,∑|D |k =1N (W s ,d k )表示特征词w i 出现在类文档中的次数,∑|V |s =1∑|D |k =1N (W s ,d k )表示C j类文档中出现的所有特征词的总次数.2)测试过程:计算测试文本d 属于类C i 的概率P (C i /d ),将其分到概率最大的类别中.P (C i /d )=arg max P (C i )∏mj =1P (w j /C i ).(2)其中P (C i )为类C i 的先验概率,m 为特征项数目.2　改进的朴素贝叶斯分类方法2.1　文本分类系统的结构图1说明了本文所用的文本分类系统结构.整个结构由训练模块和测试模块构成.本系统做的主要改进是预处理中的同义词过滤和特征选择中的不同方法迭代.下面分别介绍以上方法.・823・河北大学学报(自然科学版)2007年2.2　预处理2.2.1　分词及初步预处理分词是预处理的主要任务,分词的效果好坏会直接影响到后面的其他处理过程.本文分词采用正向最大匹配方法,分词后得到一个词集合,进行词频统计,同时过滤停用词、剔除虚词,如语气词、副词、介词、连词及分类时候不是很重要的单字词等,并把出现频率低于一定范围的词排除掉.2.2.2　同义词处理文本经过初步预处理后得到一个特征词集合后,利用《同义词词林(扩展版)》对特征词集合进行过滤,如:将特征词集合中出现的“计算机”,“电脑”,“微机”等,统一用“计算机”来表示,同时将其词频合并.经过同义词过滤后,特征词集中不再含有《同义词词林(扩展版)》中的同义词,降低了特征词集中的特征项数目.实验中发现过滤后的特征项数目仅降低了约8%,究其原因是《同义词词林》中收录的为一般意义上的同义词而非专业的同义词,而语料词典中收录的都是一些专有名词和复合词汇,所以匹配率较低.2.3　改进的特征选择方法特征选择是文本分类中的关键问题,它具有降低向量空间维数、简化计算和防止过分拟合等作用.由于特征子集的数量和特征数量之间是指数关系,枚举几乎是不可能的,因此,可以假设特征之间是相互独立的,这样特征子集的抽取就转化为特征项的抽取.目前常用的特征选择方法主要有文档频数(Document Frequency )、互信息(Mutual Information )、信息增益(Information G ain )、期望交叉熵(Expected Cross Entropy )和χ2统计量(CHI )、文本证据权(Weight of Evi 2dence for Text )等[2-8].寻找一种有效的特征选择方法来降低特征空间的维数,提高分类的精度和效率,是文本分类需要面对的重要问题[9-10].在文本分类研究中发现,当特征词集发生变化时,每个样本文档的VSM 向量表示将会有很大的差异,因此即使训练集中仍然是原来那些样本,但实际上样本本身已经发生了很大的变化,由此训练出的Na ve Bayesian 分类器便会有很大的区别.特征提取方法为特征词集中每个词计算相应的评价分值,分值大于一定阈值的词被选为“特征词”,实验发现,不同的特征提取方法会产生不同的特征词集合,且各个特征词集合最低重合率还不到10%,因此即使是在同一个学习系统中,在同样的训练样本集合上,使用不同的特征提取方法最后生成的学习器的性能也会有很大的不同.每个特征提取方法都倾向于选择自己认为重要的一些特征词,但其他的特征提取方法却不一定这样认为.因此,组合它们的选择结果可能会有较好的效果.根据以上思想我们试图将2种不同的特征提取方法提取的特征词集合进行组合,以便取得更好的分类效果.因为:1)互信息是在统计语言模型中被广泛采用[6],且大量的研究表明采用互信息算法效果明显优于其他算法[2,11];2)互信息方法是对不同的类别抽取不同的特征项,而期望交叉熵考虑的是各个特征在每个类别中的分布情况.所以本文选取的是互信息与期望交叉熵2种方法进行迭代.下面是这2种方法的标准形式(w 表示特征项,C i 表示类别).互信息函数,定义如下:M I (w )=P (C i )lgP (w /C i )P (w ).(3)其中P (w /C i )是训练语料中特征项w 出现在类别C i 中的概率,P (C i )是类别c i 出现的概率,P (w )是训练语料中特征项出现的频率.对于每一类别来讲,词w 的互信息越大,说明该词与该类的共现概率越大.一般取w 在所有类中的最大值为其M I 值.期望交叉熵,定义如下:CrossEntr (w )=P (w )6i P (C i /w )lgP (C i /w )P (C i ).(4)其中P (C i /w )表示文本中出现词条w 时,文本属于C i 的概率.如果词条和类别强相关,也就是P (C i /w )大,且相应的类别出现概率又小的话,则说明词条对分类的影响大,相应的函数值就大,就很可能被选中作为特征项.・923・第3期梁宏胜等:一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法2.4　改进的特征抽取过程1)分别计算所有特征项的互信息和期望交叉熵值;2)分别按评分值的大小排序;3)按一定的比例,分别抽取特征项,并将其合并得到特征子集;4)计算该条件下的性能评价指标;图2　改进的朴素贝叶斯分类结构示意图Fig.2　Sketch m ap of the improved na veb ayesian categorize structure5)调整比例大小,重复3)4)直到获取最优特征子集.2.5　改进的朴素贝叶斯分类器的模型朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类中一种最简单、有效而且在实际使用中很成功的分类器.其采用最简单的贝叶斯网络结构,在该模型中,假设所有的属性w i (i =1,2,…,n )都条件独立于类变量C ,即每一个属性变量都以类变量作为唯一的父节点.图2的改进模型另加一层基于同义词过滤的属性层,如属性w 2,w 3为同义词,则合并为w ′2.过滤后的属性层中不再含有同义词,这样朴素贝叶斯的特征独立性假设得到弱化,同时降低了特征维数.2.6　评价方法文本分类的评价标准类似于信息检索的评价标准,包括精度(查准率)、召回率(查全率)和F 1测试值:精度是采用文本分类方法分类的正确文本数与实际分类的文本数的比率,即精度(precision )=分类的正确文本数实际分类的文本数;召回率是采用文本分类方法分类的正确文本数与分类应有的所用文本的比率,即召回率(recall )=分类的正确文数应有的所有文件数;F 1测试值综合考虑了准确率和查全率这2个不同的方面,其公式如下:F 1测试值=精度×召回率×2精度+召回率.本文采用这3个指标来对实验结果进行度量评价.3　实验3.1　测试集实验选用的是复旦大学中文语料库,选取了5个主题类:艺术、计算机、经济、政治、体育.其中各主题类别的训练文本分布情况如表1,共有文本4147个.测试文本分布情况如表2,共有文本3980个.训练集和测试集彼此不重叠,不包括任何重复文本.表1　训练文本各主题类文本分布T ab.1　E ach topic text distributing of training text主题艺术计算机经济政治体育测试数目732877896793849表2　测试文本各主题类文本分布T ab.2　E ach topic text distributeing of test text主题艺术计算机经济政治体育测试数目6928298827488293.2　实验结果分别对采用互信息的一般方法,及本文的改进方法进行了多次比较实验,得到的分类结果见表3.其中BN 2M I 表示采用互信息特征选择方法;BN 2MC 表示采用迭代2种特征选择方法;T 2BN 2M I 表示采用同义词处理的互信息特征选择方法;T 2BN 2MC 表示采用同义词处理迭代多种特征选择方法.・033・河北大学学报(自然科学版)2007年表3　改进方法的比较实验结果T ab.3　Experimental results of the improved method system文本类别BN 2MIBN 2MC T 2BN 2MI T 2BN 2MC正确率召回率F 1正确率　召回率　F 1　正确率　召回率　F 1　正确率　召回率　F 1艺术　0.8970.8640.8800.9930.6410.7790.9920.5390.6980.9420.8560.897计算机0.8000.9690.8760.9940.9470.9700.9920.9320.9610.9360.9660.951经济　0.6830.4670.5550.9080.6790.7770.9170.6550.7650.9000.7620.825政治　0.6050.6110.6080.8580.7450.7980.8550.7150.7790.6790.7880.729体育　0.6550.6980.6760.5520.9550.7000.5030.9520.6580.7440.7990.771类平均0.7240.7150.7190.8570.7980.8260.8480.7650.8050.8410.8330.837由表3的数据可以看出,通过采用不同的特征选择方法的迭代,及采用同义词集进行数据处理,均有效改善了朴素贝叶斯分类器的分类效果.4　结束语随着对网络信息处理需求的增加,自动文本分类将会越来越多地受到人们的重视.本文讨论了文本分类系统实现中的若干关键步骤,并提出了一些对朴素贝叶斯器的改进方法,实验数据表明以上方法能有效提高朴素贝叶斯分类系统的性能.在系统实现过程中,发现分词结果中的许多特征项在《同义词词林(扩展版)》中都没有出现,如何提高分词结果与同义词集的匹配性及如何组合最优的特征选择方法,还将在今后的工作中进一步研究.参　考　文　献:[1]陆　勇,侯汉青.用于信息检索的同义词自动识别及其进展[J ].南京农业大学学报(社会科学版),2004,4(3):87-93.[2]黄萱菁,吴立德,石崎洋之,等.独立于语种的文本分类方法[J ].中文信息学报,2000,14(6):1-7.[3]RILOFF E ,L EHN ERT rmation Extraction as a Basis for High 2Precision Text Classification[J ].ACM Transactions onInformation Systems ,1994,12(3):296-333.[4]Y AN G Y M ,PEDERSEN J O.A Comparative Study on Feature Selection in Text Categorization[Z].The 14th InternationalConference on Machine Learning ,Morgan K aufmann ,1997.[5]Y AN G Y M.Noise Reduction in a Statistical Approach to Text Categorization[Z].The 18th Annual International ACMSIGIRConference on Research and Development in Information Rerieval ,Seattle ,1995.[6]L EWIS D D.Feature Selection and Feature Extraction for Text Categorization[Z].The Speech and Natural language Work 2shop ,San Mateo ,1992.[7]CHURCH K W ,HAN KS P.Words association norms ,mutual information ,and lexicography[J ].Computational Linguistics ,1990,16(1):22-29.[8]DUNN IN G T E.Accurate methods for the statistics of surprise and coincidence [J ].Computational Linguistics ,1993,19(1):61-74.[9]陆玉昌,鲁明羽,李　凡.向量空间法中单词权重函数的分析与构造[J ].计算机研究与发展,2002,39(10):1205-1210.[10]陈治平,林亚平,彭　雅.基于最小类差异的无关信息预处理算法[J ].电子学报,2003,39(10):1750-1753.[11]秦　进,陈芙蓉,汪维家,等.文本分类中的特征抽取[J ].计算机应用,2003,23(2):45-46.(责任编辑:孟素兰)・133・第3期梁宏胜等:一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法。

毕业设计（论文）任务书题目基于贝叶斯的文本自动分类的研究和实现专业学号姓名主要内容、基本要求、主要参考资料等：近年来随着Internet的大规模普及和企业信息化程度的提高，有越来越多的信息积累，而需要信息的人还没有特别方便的工具去从来自异构数据源的大规模的文本信息资源中提取符合需要的简洁、精炼、可理解的知识，文本挖掘正是解决这一问题的一个方法。

本课题研究基于贝叶斯的文本分类系统，可以用于以下领域和系统中：企业知识门户、信息增值服务、智能搜索引擎、数字图书馆、情报分析、信息安全和过滤、电子商务系统。

文本自动分类不需人工干预的自动分类技术，有效提高非结构化信息资源的加工效率。

利用朴素贝叶斯分类文法的分类器，分析已经手动分类的文本，根据文本内容计算分类条件概率，再利用训练好的分类器分析未分类的文本，根据分类器算出的所属领域概率最大的进行分类。

本课题任务要求：1)学习关于朴素贝叶斯分类文法，查找相关的资料以供参考；2)实现朴素贝叶斯分类文法的分类器；3)人工对样本数据进行分类和标注；4)利用贝叶斯分类文法的分类器，利用样本进行训练，然后对分类数据进行自动分类；5)根据分类结果，调整分类阈值，弥补分类器的不足。

6)根据实验数据和结果，按时完成毕业设计论文。

主要参考资料：贝叶斯分类算法的论文和资料，未分类文本语料。

完成期限：指导教师签章：专业负责人签章：年月日摘要随着计算机技术和通讯技术的飞速发展，人们可以获得越来越多的数字化信息，但同时也需要投入更多的时间对信息进行组织和管理。

为了减轻这种负担，人们开始研究使用计算机对文本进行自动分类。

文本自动分类就是在给定的分类体系下，让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。

自动文本分类是人工智能技术和信息获取技术相结合的研究领域。

随着网络的发展，大量的文档数据涌现在网上，用于处理海量数据的自动文本分类技术变得越来越重要，已逐渐成为处理和组织大量文档数据的关键技术。

人工智能中的贝叶斯网络算法人工智能是当前互联网和信息技术领域炙手可热的话题。

而在人工智能算法中，贝叶斯网络算法是备受关注的一种有效算法。

本文将从什么是贝叶斯网络算法开始，深入探讨其在人工智能领域中的应用。

什么是贝叶斯网络算法贝叶斯网络算法中的"贝叶斯"指的是英国数学家、统计学家托马斯·贝叶斯，是一个统计模型。

该算法基于贝叶斯定理，把一个大问题分解成许多小部分，再分别分析这些小部分的概率关系，并将结果整合起来来得出最终结论。

在贝叶斯网络算法中，通过不断地观测到不同的数据，来修改已知数据的概率，以完成一个复杂的概率分析。

这种算法不仅适用于概率分析，还可以用于分类、预测和决策分析。

贝叶斯网络算法在人工智能领域的应用在人工智能领域中，贝叶斯网络算法被广泛应用于许多问题的建模和解决。

以下是贝叶斯网络算法在人工智能中的一些应用：1.自然语言处理贝叶斯网络算法可以用于自然语言处理（NLP）中的文本分类和文本处理。

通过使用贝叶斯网络算法进行文本分类，可以更好地理解文本中的意义，并从中提取信息。

2.计算机视觉贝叶斯网络算法在计算机视觉中也有着广泛的应用。

通过使用贝叶斯模型，可以对图像进行分类和标注。

这种方法可以帮助计算机更好地理解图片，并从中识别出不同的对象。

3.智能医疗贝叶斯网络算法可以在智能医疗中用于制定诊断和治疗方案。

通过对患者数据进行建模和分析，可以更好地了解患者的健康状况，并为患者提供更好的医疗服务。

4.智能交通贝叶斯网络算法可以在智能交通中用于处理交通数据和优化交通流。

通过对道路车辆运动的建模，可以分析交通拥堵的原因，并提出缓解交通拥堵的方法。

贝叶斯网络算法的优势贝叶斯网络算法具有以下几个优势：1.有效性贝叶斯网络算法是一种有效的算法，可以帮助解决许多人工智能领域中的问题。

它可以对大数据集进行分析，并从中提取出关键信息。

2.可靠性贝叶斯网络算法具有很高的可靠性，可以在处理数据时保持一致的精度和准确性。

人工智能自然语言技术练习(习题卷7)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]所谓继承是指对事物的描述从（）结点传递到具体结点A)抽象B)现实C)普通D)任意2.[单选题]决策树分类器可以对文本数据分类。

关于文本分类算法，下列说法错误的是（ ）A)文本预处理包括文本分词和去停用词等步骤B)数据集可以是公开数据集，也可以是通过网络爬虫爬取的文本数据C)不需要进行特征工程D)对数值化后的文本数据，可采用如SVM、RF等进行分类3.[单选题]随机森林和GBDT都属于集成学习，肯定有很多异同点，在以下描述中，正确的是？A)都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。

B)RF和GBDT在使用CART树时，只能做回归不能做分类。

C)RF和GBDT在使用CART树时，只能做分类不能做回归。

D)不确定4.[单选题]关于KNN和K-Means的相似点，下列说法正确的是A)都是有监督学习B)都属于聚类算法C)训练的数据都带有label标签D)都包含这样的过程，给定一个点，在数据集中找离它最近的点5.[单选题]可以使一个词有多个嵌入方式的模型是哪个A)GloVeB)Word2VecC)ELMoD)Nltk6.[单选题]以下四个算法当中，哪个算法和逻辑回归一样都可以做分类A)线性回归B)岭回归C)K-meansD)SVM7.[单选题]NLP中常用的语言模型是为了求得什么A)一句话或者一个词出现的概率C)一个稠密的向量矩阵D)不确定8.[单选题]，Transformer是很常用的特征提取器，那么Transformer架构首先是由下列哪项引入的？A)GloVeB)BERTC)Open AI’s GPTD)ULMFit9.[单选题]贝叶斯是常用的理论基础，在贝叶斯可以是用的什么图进行表示的A)无向图B)有无向图C)有向图D)不确定10.[单选题]深度学习中最常使用的框架就是TensorFlow，该框架中的matmul方法的作用是什么A)相与B)乘积C)相除D)相加11.[单选题]在NLP任务当中机器翻译任务所使用的的模型属于什么模型A)基于统计的语言模型B)基于神经网络的语言模型C)预训练模型D)编解码模型12.[单选题]确定语料库类型的主要依据是A)它的研究目的和用途B)语料库的大小C)它所包含的语言种类的数目D)语料库的加工方式13.[单选题]LDA这个模型是在哪一年提出的？A)2000B)2001C)2002D)200314.[单选题]聚类肘部法的作用是：A)就是从K值和代价函数J的二维图中找出J下降变平滑的拐点对应的K值。

一种用于微信信息分类的改进贝叶斯算法张颖江;库凯琳【摘要】微信的快速普及加快了信息的传播,随之而来的广告、诈骗等信息严重困扰人们的生活.针对朴素贝叶斯对信息分类时考虑所有特征并将特征赋予相同权值两方面的缺陷,提出一种用于微信信息分类的改进贝叶斯算法.采用改进的互信息进行特征选择,提取关键特征,通过改进TFIDF对特征加权,优化朴素贝叶斯的分类性能.实验结果表明,改进的贝叶斯算法能有效选择关键特征属性,提高微信信息分类的精准度.【期刊名称】《湖北工业大学学报》【年(卷),期】2017(032)004【总页数】4页(P51-54)【关键词】贝叶斯;微信信息;特征提取;特征加权;信息分类【作者】张颖江;库凯琳【作者单位】湖北工业大学计算机学院,湖北武汉 430068;湖北工业大学计算机学院,湖北武汉 430068【正文语种】中文【中图分类】TP391.1随着微信已成为人们日常交流和沟通的一种重要方式，微信平台的信息安全问题急需解决。

目前对微信信息的监管主要是通过设置黑名单的形式，即大量收集传播垃圾信息的微信用户ID，并将其加入黑名单来阻断信息的传播。

但由于微信用户量大，增长速度快等特点，传统的设置黑名单的方式很难从源头上杜绝垃圾信息的产生。

并且实施周期长，工作量大，效果显微。

微信信息的处理本质上是对文本信息的处理。

常见的文本分类器包括决策树（Decision Tree）［1］分类器、朴素贝叶斯（Naive Bayesian）［2］分类器、支持向量机（Support Vector Machine）［3］等。

朴素贝叶斯分类器具有训练和分类速度快的特点，许多学者对其进行深入研究并提出了一些改进方法。

邓桂骞提出一种条件属性相对于决策属性的相关性和重要性的属性权值计算方法［4］；李静梅提出一种通过EM算法（期望值最大算法），自动增加训练量，得到较为完备的训练库，提高朴素贝叶斯的分类精度［5］；赵文涛，孟令军等人针对朴素贝叶斯算法下溢问题，对算法基本公式进行优化改进，提出一种新的CITNB算法并通过实验验证其分类性能远优于朴素贝叶斯分类器［6］，以上改进方法都是针对朴素贝叶斯属性权值相同进行的改进。