随机森林朴素贝叶斯模型：特征学习与文本分类新方法

"本文介绍了一种名为随机森林朴素贝叶斯(RFNB)的双层贝叶斯模型，旨在改善朴素贝叶斯模型在文本分类中的局限性，特别是其对属性条件独立假设的依赖。RFNB模型通过随机森林学习单词组合的高层特征，并将这些新特征用于构建伯努利朴素贝叶斯模型，从而提高分类性能。实验结果证明，RFNB模型在多个文本数据集上优于其他先进和经典文本分类模型。" 文本分类是自然语言处理的核心任务之一，面对高维和稀疏的文本数据，朴素贝叶斯模型因其高效性和简洁性而备受青睐。朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，假设各个特征之间相互独立，这在实际文本数据中往往不成立，导致性能下降。为解决这一问题，学术界提出了多种改进策略，如结构扩展、实例选择、实例加权、特征选择和特征加权。 RFNB模型的独特之处在于它采用了两层结构。第一层利用随机森林算法，这是一种集成学习方法，由多个决策树组成，可以发现原始单词特征之间的关系，生成新的、更抽象的特征。这些新特征考虑了单词间的关联性，打破了朴素贝叶斯的条件独立假设。第二层，将这些学到的特征通过一位有效编码转化为伯努利朴素贝叶斯模型的输入，提高了模型的表达能力。 随机森林通过构建多个决策树并综合其结果，减少了过拟合风险，增强了模型的稳定性和泛化能力。在RFNB中，这些决策树帮助学习到的特征能够更好地捕捉文本的语义信息，使得分类更加精确。 多项式朴素贝叶斯(MNB)虽然考虑了单词频次，但在处理复杂文本数据时，其属性条件独立假设的局限性仍然显著。RFNB通过特征学习的方式，有效地弥补了这一缺陷，展现出更强的文本分类性能。实验表明，RFNB在与传统朴素贝叶斯模型，如多变量伯努利朴素贝叶斯(BNB)和多项式朴素贝叶斯(MNB)，以及其他经典分类器如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和决策树等比较时，表现出了优越的分类效果。 总结来说，随机森林朴素贝叶斯模型是一种创新的文本分类方法，它通过引入随机森林进行特征学习，打破朴素贝叶斯的独立假设，提升了分类的准确性和适应性，为处理复杂文本数据提供了新的解决方案。