一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法

朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的。为了在一定程度上放松这一假设，提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法，该算法采用一种新的权重计算方法，这种权重计算方法是在传统词

基于朴素贝叶斯推断的G蛋白偶联受体分类

基于贝叶斯算法的分类实现,java源代码。下载后即可导入测试。

Improvement and Application of Naive Bayesian Classification Algorithm

采用贝叶斯算法实现的文本分类。本源码中已经包含了训练集和测试集数据，分词采用je和lucene包（源码包含），具有简单的界面。当然，你如果想要正常运行自然需要对这两个包进行导入，并且在源码中重新设置文

自然语言处理使用的情感词典，包括知网词典、台湾大学NTUSD、清华大学李军、Bosen情感词典、否定词词典等

该程序用到了Lucene.Net,用到了基于词典的ICTCLAS中文分词1.0. ICTCLAS中文分词for Lucene.Net接口代码(实现Analyzer):

利用java语言实现朴素贝叶斯,解决文本分类问题,可以看一看。

朴素贝叶斯 分类算法数据集文本挖掘(Text Mining,从文字中获取信息)是一个比较宽泛的概念,这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注。目前,在机器学习模型的帮助下,包括情绪分

该算法用Python实现了朴素贝叶斯分类器，并用于文本分类，实现垃圾邮件的检测。