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随着互联网的迅猛发展,网络上的文本越来越多,对其进行有效的分类,能方便人们快速获取到有用的信息。但在实际应用中,往往只需针对特定领域的文本进行分类,例如,林业文本分类。对于文本分类这一任务,现在有大量的神经网络方面的优秀模型可供使用,但这些模型常常需要耗费大量的时间、资源进行训练,而朴素贝叶斯这个模型虽然简单,但是,其分类效果已经基本满足工程所需。在原始朴素贝叶斯的基础上,引入类别关键词的因素,能够进一步提升分类的效果。  相似文献   
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