期刊文章详细信息
基于贝叶斯模型的专利分类
Patent categorization based on Bayes model
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]华南理工大学计算机研究所,广东广州510641
基 金：国家自然科学基金项目(60003019)
年 份：2005
卷 号：26
期 号：8
起止页码：1986-1987
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：朴素贝叶斯分类器理论基础好,分类精度高。利用特征词权重函数修改朴素贝叶斯分类器,进而利用它实现专利文本的自动分类,不仅减少了专利人工分类的工作量和分类错误,而且为技术跟踪、竞争分析等提供了有效支持。实验与应用表明改进的朴素贝叶斯分类器用来解决专利分类是有效的。
关 键 词：专利 朴素贝叶斯分类器 专利分类 特征词权重 文本挖掘
分 类 号：TP182] G306]
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