基于贝叶斯的文本自动分类的研究和实现

近年来随着Internet的大规模普及和企业信息化程度的提高，有越来越多的信息积累，而需要信息的人还没有特别方便的工具去从来自异构数据源的大规模的文本信息资源中提取符合需要的简洁、精炼、可理解的知（毕业设计，课程设计，请联系，Q Q：1728327660）识，文本挖掘正是解决这一问题的一个方法。 　　　本课题研究基于贝叶斯的文本分类系统，可以用于以下领域和系统中：企业知识门户、信息增值服务、智能搜索引擎 、数字图书馆 、情报分析 、信息安全和过滤、电子商务系统。文本自动分类不需人工干预的自动分类技术，有效提高非结构化信息资源的加工效率。利用朴素贝叶斯分类文法的分类器，分析已经手动分类的文本，根据文本内容计算分类条件概率，再利用训练好的分类器分析未分类的文本，根据分类器算出的所属领域概率最大的进行分类（毕业设计，课程设计，请联系，Q Q：1728327660）。