Abstrakt. Vi förstärker naiva Bayes-modeller med statistiska n-grams språkmodeller för att ta itu med brister i standardnaiva Bayes textklassificering. Resultatet är en generaliserad naiv Bayes classifier som möjliggör ett lokalt Markov-beroende bland observationer; en modell som vi kallar Chain Augmented Naive Bayes (CAN) Bayes classifier. KAN modeller har två fördelar jämfört med vanliga naiva Bayes klassificerare. För det första slappnar de av några av självständighet antagandena av naiva Bayes-tillåta en lokal Markov kedja beroende i de observerade variablerna-samtidigt som tillåter effektiv slutledning och lärande. För det andra tillåter de enkel tillämpning av sofistikerade utjämningsmetoder från statistisk språkmodellering, vilket gör att man kan få bättre parameteruppskattningar än den standardutjämning som används i naiva Bayes-klassificeringar. I den här artikeln introducerar vi CAN-modeller och tillämpar dem på olika textklassificeringsproblem. För att demonstrera språkoberoende och uppgiftsoberoende karaktär av dessa klassificeringar, presenterar vi experimentella resultat på flera textklassificeringsproblem-auktorisering, text genre klassificering, och ämnesdetektering-i flera språk-grekiska, engelska, japanska och kinesiska. Därefter studerar vi systematiskt de nyckelfaktorer i CAN-modellen som kan påverka klassificeringsprestandan och analysera modellens styrkor och svagheter.
Peng m.fl. REF utökar den naiva Bayes-algoritmen för författarskap med statistiska språkmodeller.
Augmenting Naive Bayes Classifiers with Statistical Language Models
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}