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J-GLOBAL ID：201802218470749337   整理番号：18A1961202

属性重み付けの補完に基づくナイーブBayesテキスト分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Anlmproved Naive Bayesian Text Classification Algorithm based on Weighted Features and its Complementary Set

著者 (4件)： Chen Kai (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜150040;哈爾浜地鉄集団有限公司,黒竜江哈爾浜150000) ,  Huang Yinglai (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Gao Wentao (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Zhao Peng (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040)
資料名： Ha’Erbin Ligong Daxue Xuebao  (Ha'Erbin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 23  号： 4  ページ： 69-74  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3248A  ISSN： 1007-2683  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テキスト訓練集合の各クラスのサンプル分布が不均衡である場合、少数のクラスの特徴は多数のクラスの特徴がフラッディングされる問題であり、属性加重の補集合のナイーブBayesテキスト分類アルゴリズムを提出し、このアルゴリズムは属性加重を用いて補集合ナイーブBayesアルゴリズムを改善した。TF-IDFアルゴリズムを用いて,現在の文書における特徴語の重みを計算した。現在のクラスの属性は,現在のクラスの特徴と特徴語の重みを結びつけて,分類装置の傾向の大きいクラスを解決でき,小さいクラスの問題を無視した。従来のナイーブBayesと補集合ナイーブBayesアルゴリズムとの比較実験は,サンプル集合の分布が不均衡であるとき,改良アルゴリズムの性能が最良であり,分類精度,再現率,およびG-mean性能が,それぞれ82.92%,84.6%,88.76%に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *重みづけ ,  フラッディング ,  比較試験 ,  分類装置 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 再現率 ,  分類精度 ,  特徴語 ,  加重 ,  不均衡 ,  *分類アルゴリズム ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 属性 ,  重み付け ,  補完 ,  分類アルゴリズム