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改进朴素贝叶斯文本分类器的特征选择方法探讨的中期报告
1.研究背景和意义
随着大数据时代的到来，文本分类技术越来越受到重视。朴素贝叶斯（NaiveBayes）作为一种常用的文本分类方法，具有实现简单、计算快速等优点，但其在特征选择方面存在一定的局限性，需要进一步优化。因此，通过改进朴素贝叶斯文本分类器的特征选择方法，可以提高其分类精度，应用范围更广。
2.研究进展和现状
在特征选择方面，经典的朴素贝叶斯算法通常采用基于信息熵、卡方检验、互信息等方法。近年来，研究者们提出了一些新的特征选择方法，例如利用文本中的统计信息进行特征筛选、利用主题模型进行特征选择、利用深度学习进行特征选择等方法。
3.研究方法和计划
本研究计划通过以下方法改进朴素贝叶斯文本分类器的特征选择方法：
（1）将传统的特征选择方法与机器学习算法相结合，例如利用支持向量机、随机森林等算法进行特征选择；
（2）利用文本中的主题信息来筛选特征，例如基于LatentDirichletAllocation模型的主题模型进行特征选择；
（3）将深度学习的自然语言处理技术应用到特征选择中，例如基于卷积神经网络进行特征选择。
4.预期结果和贡献
通过改进朴素贝叶斯文本分类器的特征选择方法，本研究预期可以提高文本分类的精度，并且在实际应用中取得更好的效果。此外，本研究还将对特征选择方法的研究提出新的思路和方法，为文本分类研究提供一定的参考和借鉴价值。