针对采用贝叶斯分类器算法进行商品描述分类时,出现大量混淆性词汇从而无法保证特征间独立的问题,提出了采用停用词优化的贝叶斯分类器算法,通过词频统计和词性筛选的方式,过滤掉大部分混淆性词汇,从而保证特征独立。针对相似类别无法准确区分的问题,提出了子模型训练的解决方案,对易混淆类别单独进行训练并记录训练过程,在测试阶段根据结果判断并使用子模型,从而实现细化区分。实验表明,优化方案确实可行,可以获得97.80%的准确率。
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