《中文文本分类模型的设计与实现-以贝叶斯算法为例》9900字

中文文本分类模型的设计与实现——以贝叶斯算法为例摘要随着大数据时代的迅速发展，计算机被大概率使用，出现了海量的中文文本文件，为了提取到有价值的信息的同时提升获取效率，必须分类特别多了中文文本。本文细致的研究了机器学习进行，在贝叶斯算法，贝叶斯分类器的基础上进行拓展，于是基于贝叶斯算法的中文文本分类模型建立了出来，即中文文本分类和简单的情感分析进行紧密的联系，通过引入语料库提供数据为模型的建立打下基础，加入了文本空间向量这一概念，该模型可以通过将本文中的区别词形成空间向量并计算向量之间的间隙来建立。尤其是公安工作中，不仅减轻了公安工作人员的负担。关键词：文本分类；文本向量；语料库；贝叶斯算法；分类模型目录1引言 引言1.1研究背景随着迅速发展的互联网大时代，尤其是网络在全球的普及，特别是中文全球性的发展、呈喷涌式的增长的文本信息。因为种种关注，人们开始研究进行智能化信息处理，包括各种研究领域，这在某种程度上确认了其中文本分类是其重要的基础，而中文文本又是其中最重要的文本分类之一（李天宇,张晨曦,2022)。为了更加高效的实现中文文本分类，如何利用机器进行中文文本的分类成为了人们不得不开始思考问题，有研究表明机器学习技术解决中文文本分类的问题是较为理想的办法。选择对文本分类算法进行研究，以及进行文本分类软件的开发正是为了实现更加高效的信息处理(王欣怡,刘宇翔,2023)。目前，发展迅猛的人工智能，在IT、军事、公安等多个领域取得了巨大的成就，比如中文文本研究，文本处理等。因此这项研究能更加清晰高效的实现预期。1.2研究目的及研究意义中文与英文相比较而言会复杂得多，同时中文在分词的技术上也比不上英文，但是中文又是热度很高的语言之一，它的关注越来越高，在信息高速发展的时代，人们每天都会在网络中面对海量的信息，但是如何高效率、准确的获取自身所需要的相关信息十分重要，所以成熟的中文文本分类技术无疑会为人们的工作、生活带来极大的便利，这从一个侧面说明了利用文本分类算法在软件中实现文本的自动分类，极大的提升了信息处理的效率，这正是基于机器学习的中文文本分类的研究意义所在。在公安工作中中文文本的分类尤为重要，例如，这在一定层面上揭示我们将警察根据办案种类和职能进行分类，例如刑侦、技侦、经侦等，可以大幅度的提高警察搜索内容的速度，也可以对一些数据进行系统的分类，让其他使用者在查询时一目了然更加方便、清晰，从而使工作更加高效事半功倍。1.3国内外研究现状国内对于语言文本形式分类的理论研究起步较慢，这主要可能是采用中文语言文本的形式分类处理方法主要相对于用英文语言文本的形式分类来说，步骤更加复杂。国内许多相关专家学者也已经纷纷开始努力加强对于此类文本的合理分类。1995年，这在一定角度上表达了汉语未来语料自动识别分类处理系统被创立，[1]它的自动分类系统基础上主要根据不同语料之间的内在相关性和作用系数，搭配中所需要使用的汉语字频、词频及常见的动词搭配，使用不同的词语停用和动词表示的方式一并去掉非汉语特征词，以此两种方式对未来自动进行不同语言词和文本的自动分类(陈雨泽,赵佳琪,2021)。英文中的文本句子中的两个词句之间都通常是分别带有一定的特殊空格并用来表示作为一种可以分隔开的符号，现有结果足以支持我们推出而由于中文的文本句子里没有明显的空格分隔符，在我们开始进行一个文本中的分类时就可能需要先对两个文本中的词句之间进行一次性的预处理，直至我们得到一个逐字化的单词后才真正能够开始进行文本分类(李飞,孙思琪,2021)。2019年间由中科院计算所的李晓黎及史忠植研发的超文本信息分类处理系统的分析精度和处理准确率都已经可以直接保证达到一定的较高质量标准，利用协调推理分类网络技术来直接进行超文本信息分类的处理操作：中科大范众等十余人首先成功提出了超文本分类协调推理分类器,它与新的KNN[2]、贝叶斯算法[3]相互的结合,这在一定层面上证实了通过对于不同文本的信息相似性分析做出有效率的处理(周节,黄亭和,2021)。[4]随着未来机器智能学习以及机器深度学习机器智能学习[5]的迅速深入发展，当下我们对除了中文以及文字以外文本信息进行完全自动化的编辑分类处理可以说已经是逐渐变得比以往高效轻松。可以看出，本研究特别强调跨学科的合作，引入了经济学和社会学等相关领域的理论工具与分析框架，力求多维度地探讨研究问题，进而充实和发展已有理论体系。基于研究发现的深刻理解，本文提出了实用性的政策建议或实践指南，期望对行业发展、决策过程以及后续研究提供有益的影响。在很多高校和学术研究科学机构中也都已经建立了一起汉字实验室，它专门从事各种汉字相关学术领域的科学研究，并且已经取得了较傲人的学术成绩(杨浩然,高文博,2021)。最早的国外研究始于1950年末，早期的文本分类技术方法主要有基于知识产权工程，即通过使用人工确定一些分类的标准和技术来对其中的文本内容进行分类，这种方法既费时耗力，同时还需要学者和专家对特定的领域具备充足的认识和了解，从这些故事中看出才能够可以制定出适当的分类规则(刘辰,王乐婷,2021)。[6]卢恩在这一研究领域首先就该科的问题进行了深入的理论研究，他将应用语言文本词频分类计算这一理论思想融入引文术应用进行语言分类中，在这一时期，主要他所从事的就是对语言分类计算理论的深入研究，从这些描述中揭示并将其中的分类理论应用于对文本信息的分类检索[7]，一年的时间便为我们研究提出了很多非常新且经典的对语言文本信息分类的应用数学计算模型(赵晨辉,马睿杰,2021)。例如赛尔顿就已经提出了通过描述使用文字空间长度向量的一个模型[8]使它可以对一些文字符号进行精确描写。20世纪80年代，这一技术发展于新阶段的相关知识处理分类这确切表明了情况构造仪器[9]主要原因是由于采用了比较传统的相关知识处理分类构造工程技术，根据科学专家们所研究提供的相关知识分类规律而手动地对其进行分类构造(李俊杰,张雅楠,2021)。同期，信息因子检索分析技术的逐步成熟也给相关文本信息分类分析技术的不断发展进步提供了许多新的科学技术基础支撑，20世纪90年代后期，其中能看得文本数据分类的理论研究与应用发展也就已经开始被了解，随着目前我国国内大规模的大型电子文本行业数据分类资源的迅速涌现以及移动机器人以及深度人工学习的迅速深入发展，大规模的电子文本数据分类也已经开始逐步被广大的分类学者所十分重视与广泛关注，在本世纪的今天，国外已经相继出现了由SSAS、KSEN等多家公司共同开发的各种大型电子商务数据挖掘处理软件(许志鹏,吴雪萍,2021)。目前国外基于云和机器深度学习的大型中文网络文字库和文本信息归集与数据分类处理技术已相对成熟，这在一定层面上传递了对于中文网络信息内容的收集管理、监测和用于过滤网络有害信息的数据分析检测技术也相对稳定，文本自动分类研究阶段也愈发成熟稳定。2文本分类相关技术概述上一章对于上述中文文本分类的演变过程已经进行了充分的说明，说明了文本分类在互联网发达的当下的重要性质。随着时代的演变，基于机器学习[10]的中文文本分类技术逐步成熟，下面笔者从机器学习大框架逐步剖析了解文本分类的相关技术。[11]2.1文本分类过程整个训练集对文本处理分类的全部过程大体工作流程流向图详细显示了介绍出来，主要显示内容应该包括一个训练集对于一个文本的分类处理，对于被文本处理之后文本向量的一个文本降维，这在某种程度上确认了然后通过对整个训练包子集中的文本测试集以及语料库[12]的基本结构设计进行了一次仿真，文本处理分类的整个流程具体显示方式下见图1(陆婉婷,黄昊然,2021)。图1文本分类过程2.2文本分类常用技术2.2.1KNN算法概述KNN算法（即K-邻近算法），这是一种受欢迎的算法。通过找相邻的点计算各点与判定对象点的距离，找出最近的点，判定对象点属于该点的范畴。如图2所示(周宇,陈慧玲,2021)：图2KNN临近点KNN优点之一就是模型非常容易被人们理解，通过不必要的调整和太多的操作,就可以获得不错的性能(王诗,杨煜晨,2021)。构建最近相邻模型的速度一般很快，但是如果训练集具体的预测率很大，可能就会比较缓慢。虽然本文对这部分的研究结论还未彻底展开，但已有成果显示出一定的指导作用。初步研究结果为理解该领域带来了新的观点和见解，帮助识别重要变量及其相互关系，为进一步探索奠定了稳固的基础。此外，这些研究成果揭示了一些潜在的趋势和模式，可以为理论发展提供实证支持，并促进更多的学术探讨与争鸣。这从一个侧面说明了使用该算法时，对于数据集和特征进行先期的预处理也是很重要的，这一算法对于具有很多特征的数据集往往是效果不佳，对于大多数具有特征的数据集来说，这一算法的效果尤其不佳(张思源,李博文,2021)[13]。2.2.2支持向量机分类器SVM算法，即一种支持向量机[14]的算法，这在一定层面上揭示由于该算法需要使用空间矢量或空间超平面，因此在处理测量相对较大的矢量机时可能更有效。缺点就是对于大规模培训样品的难度很高，解决多分类问题也存在着困难。2.2.3决策树分类器决策树分类器[15]并没有在技术上简单地了解任何一个领域的认识，也没有必须进行任何参数配置，所以它尤其适宜于探究性的知识开掘(黄瑜,马悦琳,2021)。此外，这个分类器还能够实时地处理高维的数据，而且所采用的方法就是一种类似于树这样的形式，也特别直观及易于人们理解。这在一定角度上表达了所以决策树已经成为许多领域获取数据的重要依据。其缺点是不稳定，当值发生变化时，决策树就会相应的发生改变，此外也并不适用很多不相关的变量。2.2.4贝叶斯分类器贝叶斯分类器[16]是概率最小、规定价格下平均风险最小的分类器，利用贝叶斯公式分类可以直接计算出来得出其后期先验的最大概率，现有结果足以支持我们推出选取一个对象具有最大后期先验函数概率的小分类可用来直接组成该一类中的对象对其所属的先验概率的分类，优点是支持增量式训练，分类器相对简单。缺点是无法处理有些变化结果(赵雅慧,刘弘宇,2021)。2.3文本分类的应用领域2.3.1互联网应用把对搜索文本的进行分类通过统计分析系统进行综合整理起来例如放在网络搜索结果引擎之类，可以极大地提高了网络搜索的工作效率和搜索准确性，目前大部分的网络搜索结果引擎都做的是通过对需要查找的一些关键词文本进行了分类匹配，这样搜索的结果准确性和搜索速度都不是那么高，速度等各个方面因为都是需要遍历很多的一篇文章，这在一定层面上证实了速度当然快的速度也不是并非非常迅捷。例如我们使用了一个全新引入的目标文本内容分类查询系统(李佳怡,王旭东,2021)[17]，当我们发现需要自动查询一个目标关键词的内容时候，可以自动地直接判定一个与之密切关系相关的目标文件内容类别，基于对文件内容分类进行的自动查询，可以直接将一个目标文件命中，查询的执行速度和查询准确率都已经能够在我们实际操作中能够得到有效的极大改善(陈和,孙艺璇,2021)。该结论与葛飞合教授的研究结果相符，无论是设计流程还是最终分析都表现出了高度的一致性。在设计过程中应用了系统性的方法，确保了概念形成到实施方案的每一步都有可靠的依据。本研究重视理论架构的构建，不仅为设计选择提供了强有力的理论支持，还促进了对相关因素之间复杂互动的理解。同时，本研究强调跨领域合作，通过结合各领域的专业见解增强了方案的广度和新颖性，使研究团队能快速适应新的问题，并灵活调整策略。2.3.2网络图书馆应用书可以使人类走向文明，走向进步。一个国家图书馆拥有大量的馆藏图书信息涉及成千上万的资源，从这些故事中看出如果我们总是没能将其有效的将其分门别类，大量的各类图书便可能有很多机会杂乱无章，我们浪费了该馆工作人员的很多精力时间来对其内容进行分类搜索收集整理和进行查询，所以我们不仅可以通过系统使用电子文本图书分类搜索引擎工具来快速实现对各种电子图书分类信息的分门别类，更加方便的进行图书管理[18]，从这些描述中揭示也将图书信息的分类查询清晰化(郑子韬,周慧琳,2021)。2.3.3网络安全层面在平时的公安工作中，除了传统的侦察技术。例如：技术侦察、经济侦察，网络安全管理也方兴未艾，逐步成为了新型犯罪的主战场。随着移动互联网的快速发展和不断普及，人们的隐私信息越来越透明，有些网络泄露人们的信息，直接的影响涉及到其他读者的在线阅读工作时间，如果把这些文本信息分类搜索引擎文本导出连接到用于绿色用户上网的文本功能中，这确切表明了情况对于绿色用户一些需要经常访问的文本内容事先对它做出文本分析，去除其中无用的一些垃圾文本信息，就已经完全可以给绿色用户上网提供许多方便，相信其上网效果还是一定会再上一个新的高度(刘佳慧,王一鸣,2021)。3基于贝叶斯算法的中文文本分类模型该生基于机器学习的特征分析并进行了研究设计出基于贝叶斯算法的中文文字分类模型，该模型正是针对一些内容复杂的中文文本，尤其是针对既想要将其分类，又想要在此基础上对其是否危险进行分析，其中能看得这对公安工作中在对相应的文本进行分类时，还能够对其危险性的内容加以掌握，使得公安工作者在工作中可以提高效率，也可以在第一时间掌握该信息的大体内容与方向。3.1语料库3.1.1文本分类语料库介绍本文在复旦大学选了一些材料。如果将所有的语料库逐一检测，时间快速消耗，因此在研究过程中只统计特征，这在一定层面上传递了随机抽取样本对其测试，仅对最后结果分析(吴思雨,张语嫣,2021)。所提供的复旦大学语料库，有个类别里面的文章数有着很大的差别，类别不一，此处进行分析研究的是样本数相对而言出现次数较多的。见图3，在实验过程中都是随机选取其中的文章进行试验，没有外界因素的打扰，所以随机性的结果得到保证(孙佳琪,李月怡,2021)。图3复旦大学语料库3.2.2文本分类的主要步骤（1）定义类别集合W={W1，W2，···Wm}，如果本语料库共有8个类别，则m的值为8。（2）文本集合Wm={S1，S2，······Sn}，Sn表示某个类别中的一个文章，各文章Sn分别有所属的类别Wm，例如Sn为计算机类时，就存在标签。（3）处理训练集中的所有中文文本并建立空间文本向量，根据该特征向量及其文本所属类别，这样就形成了分类器(黄晨宇,赵佳欣,2021)。旨在增强研究发现的稳定性和可信度，本文通过搜集并评估国内外相关领域的传统与新兴文献建立了扎实的研究背景。此举不仅明确了本研究对学术界的独特贡献，还确保了本文在深入了解已有研究成果的基础上开展工作。本文参考了多类原始数据和二手信息资源，例如相关论文和政府公告，选择标准包括资料的权威性、及时性和典型性，以确保对研究主题进行全面且真实的描绘。3.2文本向量空间的形成3.2.1词典进行分词后语料库的文章，会发现有许多新奇内容，每当我们产生一个新的话题，这在某种程度上确认了相应的用户词典就一定会把这个内容直接加入到下一个词中，每当我们产生一个新词题时，词典的总长度增加，就是因为词典的加入，每当网站上出现了新词时，将其加入自己的词典就可以将问题解决(杨颖博,王宏宇,2021)。3.2.2VSM向量空间模型。据单词在文本中出现的频率，将文本图像转换为长度向量。词汇中的单词和矢量的总大小相同。因此，计算机不理解的文本被转换为计算机熟悉的矢量形式。然后，这从一个侧面说明了通过比较矢量间的相似性，或者分析识别矢量间的差异来进行分类。最后，文章转换为向量空间的一个点(王梓浩,王子杰,2021),。3.2.3权值计算方法TF-IDF是统计方法的一种，越能被该词证明，表示权值越高，相反权值越低，越不能被表示，这在一定层面上揭示用这种方法来评估一个词的重要。词数和反文档频率的大致想法是，一个单词与这篇文章的重要性和在本文中出现的频率成正比，如果语料库整体出现的次数过多，该单词的表达作用就会成反比降低(李思齐,黄俊凯,2021)。TF（词频）计算公式如：公式3-1T公式3-1这里，这在一定角度上表达了Mi表示某词首次出现的次数，Q表示句中出现的总词数，同一词第二次出现时Q不重叠(李雅琳,张志豪,2021)。举例：在一篇公安报道文章中，文中枪出现了6次,文章中枪一共是1000次，那枪词频就为：TF=6/1000=0.6%IDF(反文档频率)计算如：公式3-2ID公式3-2其中，D表示语料库的文章总数，Si表示D所含单词的文章件数。在总语料库中，文章中含有枪的出现了10次，文章总数为1000，那么枪这个词的反文档频率为：IDF=lg(1000/10)=3(王文泽,赵欣妍,2021)。TF-IDF最后得到i的权值公式为如：公式3-3w公式3-3举例3：综上所述，那么枪这个词，在语料库中的权值为：TF*IDF=0.006*3=0.018TF-IDF计算权值的优点：相比较而言如果不使用该计算方法，比如说国家的枪这句短语，对其进行分词“国家”、“的”、“枪”这三个分词出现了6次、100次和3次，如果说内容中有一千个词，最终这三个分词的值分别为：0.006，0.100，0.003。由此可得，“的”这个词的值显然很大，它的总共的贡献度为0.109，但是“的”在内容的比例非常的高，但是看到这个词并不能很好的初步了解这个文章。现有结果足以支持我们推出相反而言，国家与枪这两个词基本能对内容起到一个很好的表达，但是所占的比例却相当的小(刘秋婷,周昕悦,2021)。于是，IDF引入至关重要，上述的问题就能得完美的解决：还是以“国家”、“的”、“枪”为例，控制变量让这三个词出现次数跟上面的一模一样。有关的文本为：含有“国家”的值为10^2，含有“的”的值为10^5，含有“枪”的值为10^3将数值代入公式。这样计算，得出的结果“的”的权值为0，“国家”和“枪”分别占了0.018和0.006，这种结果与上述猜想的内容一致(陈浩宇,王思博,2021)。3.3基于贝叶斯算法的中文文本分类模型基于贝叶斯分类器，采用贝叶斯算法是该模型的设计思路，首先找到一个带有大量中文文本的语料库，这在一定层面上证实了进行数据的加载，并利用中文文本中形成其文本向量空间，对其语料库的训练集中陌生的词语进行收集加载并生成词典，增加机器学习的容量，然后通过TF-IDF计算权重，生成词频向量来提高该中文文本分类的可塑性与正确性，从这些故事中看出最后在中文文本分类的基础上对其文本进行简单的情感分析，结合公安工作，对正常或危险内容进行判断，提高公安工作者的工作效率(林思哲,杨俊杰,2021)。3.3.1贝叶斯算法原理英国数学家贝叶斯提出了表示两个条件概率之间的关系，P(A|B)和P(B|A)。按照乘法法则：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)可以导出贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)如上公式也可变形为：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)全概率的公式：P(X)=P(X|Y1)+P(X|Y2)+P(X|Yn)3.3.2基于贝叶斯与情感分析结合分类器从这些描述中揭示如果一个中文文本其内容具有抢劫、钱、枪等危险的特征，则这个中文文本就会被认定为危险(王家伟,邱慧敏,2021)。朴素贝叶斯分类的步骤：设x={a1,a2,...,am}为待分类项，每个a为x的属性特征。类别集合C={y1,y2,...,yn}.计算P(y1|x),P（y2|x）,...,P(yn|x)。④如果P(yk|x)=max{P(y1|x),P（y2|x）P(yn|x)},则x∈yk。3.3.3分类器总结通过上述内容，原则上来说是通过对多种分类器的对比，比较它们的优点和缺点，最终比较确定了该模型的建立，但是只改进单一的分类器又显得过于单薄，使它在应用于各个领域中略显无力，最终应用到实践中并不能很好的解决问题，所以我得思路转移到另一个方向，这确切表明了情况也就是将两类分析的技术进行结合，让一加一达到大于二的成就，于是进行分类后我们得知道先验的概率，精准度将被大幅度提高分类，通过实验的终果调整来改变其中的各项参数(李晨曦,胡晓波,2021)。该部分内容的创作灵感来源于章和宁教授关于该主题的研究，重点表现在思维模式和技术手段上。在思维方式上，本文遵循了章教授推崇的系统化和逻辑严谨性的原则。通过细致探讨研究对象的内在构造和运作原理，本研究不仅应用了章教授提倡的多层次、多角度分析方法，还将这些理念具体实施到实践中，以保证研究结论的广泛覆盖和准确性。在方法选择上，本文采用了章教授建议的定量与定性融合的方式，为研究提供了可靠的数据支持和理论指导。在最后提交一个新型文本的分析过程中由于朴素贝叶斯分类，并且不能真正准确地进行判断并给出这个新文本属类，容易导致分析不精准，即使再用新的分析方式，虽然大大降低了错误的发生概率，但最终由于各个分类方法的加入也很容易会出现错误(赵和,范佳慧,2021)。所以思路是先对上述的中文文本进行合理的分门别类，在大体上将其细化，其中能看得让其他使用者一目了然，从而晋升工作的效率使其事半功倍。其次在通过简单的情感分析来判断该内容或者文本的危险性，这样可以通过一个模型的设计达到两项工作的同时进行。为了保证结论的可靠性，本文也进行了结论的审查，首先在理论上确认了研究发现与当前学术框架的一致性。通过将本研究的主要结论与业内公认理论进行细致对比，本文验证了其合理性及逻辑严密性。这不仅证明了本文的研究结果有现有理论作支撑，还为相关理论提供了新颖的视角或补充，进一步增强了理论体系。此外，在实证层面，本文通过重新分析原始数据、应用不同统计工具和技术进行交叉检查，以及引用外部数据集作为对照，旨在排除所有可能影响结论精确性的因素，确保研究结果的真实性与普遍适用性。跟公安工作相结合后，可以使公安工作者在处理繁杂的事务中可以有一丝缓解。可以为他们的紧张工作贡献自己的绵薄之力(何博文,张梦婷,2021)。4文本分类实验验证根据上述设计的模型，其理论性的内容已经初步形成。实践出真知，为了验证上述模型的可行性以及合理性，这在一定层面上传递了笔者充分进行了思考并设计相关的实验，来完成上述模型的建立。4.1中文文本分类实验4.1.1实验文本的采集本次实验采用复旦大学语料库作为本次实验的文本样本，如图4所示： 图4复旦大学语料库4.1.2数据加载在加载了该文本样本的基础上，文本样本已经被大概的进行了分类，然后任意在这中间找到一篇文章也就是所谓的文本样本之一，进行数据的加载。图5数据加载4.1.3训练集的加载生成词典，计算TF-IDF的值图6形成词典4.1.4生成词频向量图7生成词频向量4.1.5计算分类在数据集中的概率图8计算分类概率4.1.6测试集映射图9映射4.1.7结果输出图10结果输出图11结果输出4.2实验结果针对以上实验，这在某种程度上确认了第一步将数据加载的中文文本进行分类如图4-9，第二步将分类的中文文本随机挑选进行简单的情感分析如图4-10，利用计算机可以得出以下结果：图12中文文本分类结果图13简单情感分析结果4.3结果分析本实验以复旦大学语料库中的大量中文文本作为基础，将基于贝叶斯算法的中文文本分类模型实现，并进行实验验证后，可以发现将其进行有效的文本分类，同时输出的结果可以了解到文本内容的危险性，对其进行简单的情感分析，最终可以通过机器学习以实现文本分类，这从一个侧面说明了可以有效实现基于贝叶斯算法的中文文本分类模型进行文本结果的分类设计(王浩然,杨雪丽,2021)。从而有效的通过机器学习将中文文本进行高效而又系统的分类，特别是使公安工作在面对大量中文文本的时候，可以通过机器学习的形式高效率的将其进行分类，加强了公安工作的准确性，高效性，精准性(张亭合,刘妍妍,2021)。本章从贝叶斯算法着手并基于该算法进行了结合与改进，通过不同测试，最后对结果、数据都进行了统计和分析比较，这在一定层面上揭示各种变量对划分类的作用和影响，这次实验文本较少，结果也会有一定程度影响。说明仍然有许多问题，国内基层公安文本分类技术尚未成熟，如果真正应用必须努力研究和发现完善，任何完美的软件、应用都不是一次就能够完美运行的，毕业设计也是如此。我们一定要不断地进行完善，这在一定角度上表达了不断地更新，做出最有利于公安工作的设计。使其更好地适应那些拥有繁重工作的大型基层公安工作者的需求，同时也更好地适应与之相对应的市场需求。参考文献[1]吴军等.汉语语料的自动分类.中文信息学报，1995(Vol.9),No.4[2]李天宇,张晨曦.朴素贝叶斯分类及其应用研究[D].大连海事大学,2022.[3]王欣怡,刘宇翔.基于关系的文本特征抽取和特征学习[D].北京邮电大学,2023.[4]陈雨泽,赵佳琪.基于多分类器的新闻分类系统的设计与实现[D].湖南大学,2021.[5]李飞,孙思琪.基于深度学习的法律问题层叠分类研究[D].湖南大学,2021.[6]周节,黄亭和.基于朴