中文短文本分类研究：两步策略结合NB与KNN

"基于两步策略的中文短文本分类研究，通过结合朴素贝叶斯(NB)和K近邻(KNN)分类器，提出了一种有效的中文短文本分类方法。" 在2008年的一项研究中，作者樊兴华和王鹏探讨了如何更有效地挖掘中文短文本的信息。他们关注的问题是，如何利用两步策略来提升文本分类的准确性。这个策略主要针对中文短文本，因为这类文本往往信息量有限，给分类带来挑战。 首先，研究者提出构建一个二维空间，该空间由NB和KNN分类器的结果决定。在这个空间中，文本被分为三个类别：A类是能够被KNN可靠分类的文本，B类是不能被KNN可靠分类但能被NB可靠分类的文本，而C类是两者都无法可靠分类的文本。这种划分方式旨在利用两种分类器的互补性，提高整体分类性能。 接下来，他们采用不同的分类策略处理这三个类别。对于A类文本，直接应用KNN进行分类；对于B类文本，使用NB进行分类。至于C类文本，由于这两种方法都不能给出明确的分类，研究人员则根据训练数据的类别分布来直接分配标签。这种方法假设C类文本的类别分布与训练数据中的类别分布相似。 实验结果表明，该两步策略相比于传统的NB、KNN以及支持向量机(SVM)具有更高的分类性能。这证实了该方法在中文短文本分类中的有效性。在处理信息有限的文本时，结合多种分类器并根据文本特性定制分类流程，可以显著提高分类准确率。 这项研究提供了一个创新的解决方案，对于中文短文本的分类问题，尤其是考虑到文本长度限制和信息不完全的情况下，该两步策略提供了一种有效的途径。通过结合两种不同分类器的优势，可以克服单一方法的局限性，从而实现更精准的文本分类。这一研究对于信息检索、情感分析、社交媒体监控等依赖于文本分类的领域具有重要的实践意义。