跨语言贝叶斯集成分类模型：N-Gram与贝叶斯的结合

"这篇论文探讨了如何构建一个语言无关的贝叶斯集成分类模型，旨在解决现有文档分类模型对多种语言适应性不足的问题。作者古平、朱征宇等人提出将N-Gram模型与贝叶斯模型相结合，创建了一个能够独立于具体语言的分类框架，并通过集成技术和自适应方法增强了模型在不同语言文档中的性能稳定性。" 本文首先指出当前文档分类模型存在的局限性，即大多数模型专注于特定语言，无法有效地处理多语言文档。为了解决这个问题，作者引入了N-Gram模型，这是一种广泛用于自然语言处理的语言模型。N-Gram模型假设一个词的出现概率只与其前面的N-1个词相关，简化了计算复杂性。Peng的CAN模型首次尝试将N-Gram模型应用于朴素贝叶斯分类，但在不同语言上的表现并不一致，因为不同语言对N值（即连续词的数量）的依赖程度不同。 在此基础上，作者提出了一个改进的策略，即使用不同阶次的N-Gram来增强贝叶斯模型的结构差异性和对不同语言的适应性。这种新方法通过构建一个贝叶斯集成分类模型，结合多个分类器，利用它们之间的性能差异来提高跨语言文档分类的准确性和稳定性。集成框架和自适应集成方法的应用使得模型能够在面对各种语言的文档时保持良好的性能。 实验结果证实，该贝叶斯集成模型成功地适应了跨语言文档分类的需求，展现出更好的性能和稳定性。这种方法对于处理互联网上的多语言信息资源尤其有价值，因为它可以有效应对文档自动分类的挑战，无论文档是何种语言。 关键词涉及的主要概念包括贝叶斯方法、集成学习、语言模型和Dempster-Shafer理论。贝叶斯方法是一种统计推断方法，通过更新先验概率来估计后验概率；集成学习是通过组合多个分类器来提升整体预测性能的技术；语言模型则用于计算文本序列的概率；Dempster-Shafer理论是一种证据理论，常用于不确定性管理和信息融合。 这篇论文为构建一个能够跨越语言界限的高效文档分类模型提供了一种创新途径，对于推动多语言信息处理领域的发展具有重要意义。