基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法

发布时间：2017-09-23 09:07

  本文关键词：基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法

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【摘要】：朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域得到了广泛应用,该算法中,特征提取是一个必不可少的环节。过去针对中文的垃圾邮件过滤方法都以词作为文本的特征项单位进行提取,面对大规模的邮件训练样本,这种算法的时间效率会成为邮件过滤技术中的一个瓶颈。对此,提出一种基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法,在特征项提取阶段结合文本分类领域提出的新的短语分析方法,按照基本名词短语、基本动词短语、基本语义分析规则,以短语为单位进行提取。通过分别以词和短语为单位进行垃圾邮件过滤的对比测试实验证实了所提出方法的有效性。
【作者单位】： 辽宁大学信息学院;
【关键词】： 垃圾邮件过滤 贝叶斯 特征项提取 基于短语 中文分词
【基金】：国家社科青年基金项目:基于空间计量分析的人口规模、结构对资源环境的影响效应研究(13CRK027)资助
【分类号】：TP393.098
【正文快照】： 随着Internet的全球化普及,电子邮件成为了常用的通讯交流方式,与此同时日益增多的垃圾邮件给人们的生产生活带来了极大的不便,造成了人力物力资源的浪费。据统计,我国已经成为全球第二大垃圾邮件受害国[1,2]。目前主要的垃圾邮件过滤技术为黑名单技术[3]、基于规则的过滤技术

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本文编号：904386