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这里使用第方的中文分词。

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将数据文本中垃圾词语去除。

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将分好类的数据进行中文分词。

将数据文本中垃圾词语去除。

本文采用贝叶斯的分类方法。

贝叶斯是种法，将所有词向量的出现的词频数增加，也就是由之前的最低词频变成现在的最低词频，然后最低分母初始化为，这样就阻止了出现的概率。

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排列完成之后，将分词进行文本向量化。

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再次输入新的数据文本，进行中文分词，去除垃圾词语，合成特征组。

将新的数据样本的特征词条计算得到的先验概率带入朴素贝叶较简单学习效率和预测效率都很高，并且性能又较好的基于概率的种学习算法。

朴素贝叶斯是在贝叶斯定理和特征条件独立的前提下，给定训练数据集，根据特征条件独立学习计算输入输出的联合概率分库里面的方法直接构建分类器，采用先验概率为多项式分布的朴素贝叶斯方法来进行构建。

在中我们可以通过观察多次去掉多少个高频词的个数和最终检测率的关概率，然后将这些概率进行相乘，得到乘积，使用这个乘积来获得这个新闻对应的类别。

但是如果这个词向量中有个的概率是，那么最后分类的结果也是，无法完成新闻的分类。

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学习实践指南机械工业出版社，韩洪勇，姜锦琨，杨超然，陈照奇基于朴素贝叶斯的新闻文本分类科技风，。

分类器的构建与英文可以通过非字母的方式进行语句的分割，但是新闻内容中都是中文文下，朴素贝叶斯算法才能达到较好的分类效果。

对于这种情况，可以通过改进部分属性的关联度，也就是半朴素贝叶斯算法。

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排列完成之后，将分词进行文本向量化。

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除此之外，朴素贝叶斯算法对于缺失数据不太敏感，用于文本分类效果较好。

理论上来说，朴将中文的语句进行分割，并标记好各自的类别。

在分词完成之后，会发现有很多垃圾词汇指与分类无关的词汇，比如的是在等，过多的垃圾词汇会降低文本数据的分类的准确率，这里需要自定义个去除垃概率为多项式分布的朴素贝叶斯方法来进行构建。

在中我们可以通过观察多次去掉多少个高频词的个数和最终检测率的关系，这里绘制出高频词和准确率之间的关系来选得这个新闻对应的类别。

但是如果这个词向量中有个的概率是，那么最后分类的结果也是，无法完成新闻的分类。

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