一种基于TAN的文本分类方法  

TEXT CLASSIFICATION BASED ON THE TAN MODEL

作　　者：石洪波[1] 王志海[1] 黄厚宽[1] 

机构地区：[1]北方交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044

出　　处：《广西师范大学学报（自然科学版）》2003年第1期81-85,共5页Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition

基　　金：铁道部科技研究项目

摘　　要：提出了一种基于TAN模型的文本分类方法.朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法,但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系.TAN(Tree Augmented Naive Bayes)是综合了朴素贝叶斯的简易性以及贝叶斯网表示依赖关系的能力,其分类性能可与当前流行的一些分类器相竞争.介绍了TAN模型,将其引入到文本分类中,并用实验比较了朴素贝叶斯和TAN,实验结果表明:该方法具有较好的分类性能.

关 键 词：文本分类 TAN模型 朴素贝叶斯分类器 贝叶斯网 特征选择 文本表示 文字信息处理 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]