2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁
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1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)展，信息自動(dòng)分類已經(jīng)成為人們獲取有用信息不可或缺的工具。貝葉斯作為其中的一種分類方式，應(yīng)用在眾多領(lǐng)域。貝葉斯方法的一大優(yōu)點(diǎn)是利用了先驗(yàn)信息，能夠在不確定性的推理中提供一種模式和處理方法。 本文首先對(duì)文本分類系統(tǒng)以及貝葉斯分類模型作了分析和探討，包括文本信息的表示、提取，文本分類的方法以及貝葉斯用于文本分類的模型和算法。然后，本文分析了貝葉斯分類的數(shù)據(jù)稀疏的問題，討論了所采用的laplace平滑方法的缺陷，提出了用

2、統(tǒng)計(jì)語言模型uni-gram的平滑方法來改進(jìn)數(shù)據(jù)稀疏狀況，并介紹了uni-gram模型的三種平滑方法，分別是Jelinek-Mercer平滑方法、Dirichlet方法以及絕對(duì)折扣法。 最主要的工作是用統(tǒng)計(jì)語言模型的平滑方法改進(jìn)了貝葉斯分類器，就是用uni-gram的三種平滑方式代替了貝葉斯原來的laplace平滑，提出了具體的算法和實(shí)現(xiàn)框圖。并且對(duì)改進(jìn)了的貝葉斯進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，選擇了合適的平滑參數(shù)取值，與原來的分類器在性能上作

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