基于贝叶斯算法的中文新闻标题分类研究

是对消息的一种高度概括，因此，如何有效地对摘要进行快速、准确的识别，是当前中文摘要识别领域的一个重要课题。文章提出TF-IDF和贝叶斯算法相结合的新闻分类方法，通过TF-IDF算法提取短文文本中的特征词集合，捕捉短文文本表达的语义，并计算出相应的TF-IDF值，将TF-IDF值形成特征向量作为贝叶斯算法的输入来实现新闻文本分类，最后根据错误率对预测结果进行评价。试验结果表明，该方法可以将贝叶斯方法与TF-IDF相结合，实现对信息的快速分类。