文本分类的特征选择与朴素贝叶斯算法

文本分类中基于统计模型的方法在处理大量文本数据时表现出色。这一方法首先对原始输入数据进行预处理，包括分词、数据清洗和数据统计等步骤。随后，通过人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。根据实际需求，还可能进行特征选择和特征提取，常见的特征选择算法有文档频率、期望交叉熵、互信息等。而特征提取则能够将原始特征空间映射到新的语义空间，解决一词多义、一义多词等问题。在统计方法中，朴素贝叶斯算法是一种常用的分类算法，其有效性在文本分类中得到广泛应用。下文将重点介绍文本分类中的特征选择与朴素贝叶斯算法。