摘要：文本自动分类是自然语言处理领域的重要分支之一,已经形成了大量的模型以及算法,其中基于朴素贝叶斯的相关研究是该领域持续的热点。本文对基于朴素贝叶斯的文本自动分类研究进行了系统的综述。探讨了多项式模型和多元伯努利模型等经典的朴素贝叶斯分类方法。重点分析了经典的特征选择方法以及包括ALOFT等在内的多种改进的特征选择方法。论文还对从加权、避免平滑等视角的NB改进算法进行了梳理。最后,提出了进一步改进NB的主要思路。

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