朴素贝叶斯文本分类的实现步骤是什么？

朴素贝叶斯文本分类的主要实现步骤为:
一、构建词汇表
遍历整个文本集合,为每个不同的词构建一个索引,形成词汇表。

二、词袋模型表示文本
根据词汇表,将每个文本表示为一个向量。
值为1表示文本中含有该词,否则为0。

三、计算先验概率
统计每个分类下文本的数目,计算分类的先验概率P(C)。

四、计算条件概率
基于频数,计算每个分类中每个词的条件概率P(w|C)。
加上平滑。

五、分类器训练
求解所有先验概率P(C) 和条件概率P(w|C)。
完成分类器的训练。

六、文本分类
对新文本,也表示为词袋模型。
然后计算:

P(C|w1,...,wn) ∝ P(C)P(w1|C)...P(wn|C)

概率最大的C即为文本属于的分类。

总的来说,朴素贝叶斯文本分类的主要步骤为:

其中关键在于: