機器學習在中文文本分類中的應用與探索摘要隨著大數據時代的迅速發展，計算機被大概率使用，出現了海量的中文文本文件，為了提取到有價值的信息的同時提升獲取效率，必須分類特別多了中文文本。本文細致的研究了機器學習進行，在貝葉斯算法，貝葉斯分類器的基礎上進行拓展，于是基于貝葉斯算法的中文文本分類模型建立了出來，即中文文本分類和簡單的情感分析進行緊密的聯系，通過引入語料庫提供數據為模型的建立打下基礎，加入了文本空間向量這一概念，該模型可以通過將本文中的區別詞形成空間向量并計算向量之間的間隙來建立。尤其是公安工作中，不僅減輕了公安工作人員的負擔。關鍵詞：文本分類；文本向量；語料庫；貝葉斯算法；分類模型目錄1引言 引言1.1研究背景隨著迅速發展的互聯網大時代，尤其是網絡在全球的普及，特別是中文全球性的發展、呈噴涌式的增長的文本信息。因為種種關注，人們開始研究進行智能化信息處理，包括各種研究領域，這在一定意義上揭示了其中文本分類是其重要的基礎，而中文文本又是其中最重要的文本分類之一（林哲宏、趙文輝、宋承志,2022)。為了更加高效的實現中文文本分類，如何利用機器進行中文文本的分類成為了人們不得不開始思考問題，有研究表明機器學習技術解決中文文本分類的問題是較為理想的辦法。選擇對文本分類算法進行研究，以及進行文本分類軟件的開發正是為了實現更加高效的信息處理(高宇彬、劉子騰、周曉峰,2023)。目前，發展迅猛的人工智能，在IT、軍事、公安等多個領域取得了巨大的成就，比如中文文本研究，文本處理等。因此這項研究能更加清晰高效的實現預期。1.2研究目的及研究意義中文與英文相比較而言會復雜得多，同時中文在分詞的技術上也比不上英文，但是中文又是熱度很高的語言之一，它的關注越來越高，在信息高速發展的時代，人們每天都會在網絡中面對海量的信息，但是如何高效率、準確的獲取自身所需要的相關信息十分重要，所以成熟的中文文本分類技術無疑會為人們的工作、生活帶來極大的便利，這在某種程度上反映出利用文本分類算法在軟件中實現文本的自動分類，極大的提升了信息處理的效率，這正是基于機器學習的中文文本分類的研究意義所在。在公安工作中中文文本的分類尤為重要，例如，這在某種程度上標明我們將警察根據辦案種類和職能進行分類，例如刑偵、技偵、經偵等，可以大幅度的提高警察搜索內容的速度，也可以對一些數據進行系統的分類，讓其他使用者在查詢時一目了然更加方便、清晰，從而使工作更加高效事半功倍。1.3國內外研究現狀國內對于語言文本形式分類的理論研究起步較慢，這主要可能是采用中文語言文本的形式分類處理方法主要相對于用英文語言文本的形式分類來說，步驟更加復雜。國內許多相關專家學者也已經紛紛開始努力加強對于此類文本的合理分類。1995年，這在某種程度上凸顯了漢語未來語料自動識別分類處理系統被創立，[1]它的自動分類系統基礎上主要根據不同語料之間的內在相關性和作用系數，搭配中所需要使用的漢語字頻、詞頻及常見的動詞搭配，使用不同的詞語停用和動詞表示的方式一并去掉非漢語特征詞，以此兩種方式對未來自動進行不同語言詞和文本的自動分類(鄧明煜、鄭澤濤、梁佳俊,2021)。英文中的文本句子中的兩個詞句之間都通常是分別帶有一定的特殊空格并用來表示作為一種可以分隔開的符號，從中不難發現而由于中文的文本句子里沒有明顯的空格分隔符，在我們開始進行一個文本中的分類時就可能需要先對兩個文本中的詞句之間進行一次性的預處理，直至我們得到一個逐字化的單詞后才真正能夠開始進行文本分類(羅毅和、唐昱澤、李浩然,2021)。2019年間由中科院計算所的李曉黎及史忠植研發的超文本信息分類處理系統的分析精度和處理準確率都已經可以直接保證達到一定的較高質量標準，利用協調推理分類網絡技術來直接進行超文本信息分類的處理操作：中科大范眾等十余人首先成功提出了超文本分類協調推理分類器,它與新的KNN[2]、貝葉斯算法[3]相互的結合,這在某個角度上證明了通過對于不同文本的信息相似性分析做出有效率的處理(張成棟、劉志遠、黃睿智,2023)。[4]隨著未來機器智能學習以及機器深度學習機器智能學習[5]的迅速深入發展，當下我們對除了中文以及文字以外文本信息進行完全自動化的編輯分類處理可以說已經是逐漸變得比以往高效輕松。盡管本文尚未完全挖掘這一部分的研究結論，但從現有成果來看，已展現出一定的指導意義。首先，初步結果為該領域提供了新穎的視角和洞見，有助于辨識關鍵因素及其互動機制，為后續深入研究打下了堅實基礎。其次，這些發現揭示了若干潛在趨勢和模式，能夠為理論框架的構建提供實證依據，并激發更多的學術討論與辯論。在很多高校和學術研究科學機構中也都已經建立了一起漢字實驗室，它專門從事各種漢字相關學術領域的科學研究，并且已經取得了較傲人的學術成績(陳思遠、吳東升、王俊豪,2023)。最早的國外研究始于1950年末，早期的文本分類技術方法主要有基于知識產權工程，即通過使用人工確定一些分類的標準和技術來對其中的文本內容進行分類，這種方法既費時耗力，同時還需要學者和專家對特定的領域具備充足的認識和了解，從這些互動中理解才能夠可以制定出適當的分類規則(崔子聰、徐佳豪、楊潤澤,2023)。[6]盧恩在這一研究領域首先就該科的問題進行了深入的理論研究，他將應用語言文本詞頻分類計算這一理論思想融入引文術應用進行語言分類中，在這一時期，主要他所從事的就是對語言分類計算理論的深入研究，從這些數據中顯現并將其中的分類理論應用于對文本信息的分類檢索[7]，一年的時間便為我們研究提出了很多非常新且經典的對語言文本信息分類的應用數學計算模型(謝凌峰、董冠宇、孫睿東,2023)。例如賽爾頓就已經提出了通過描述使用文字空間長度向量的一個模型[8]使它可以對一些文字符號進行精確描寫。20世紀80年代，這一技術發展于新階段的相關知識處理分類這明顯體現出特征構造儀器[9]主要原因是由于采用了比較傳統的相關知識處理分類構造工程技術，根據科學專家們所研究提供的相關知識分類規律而手動地對其進行分類構造(王子豪、宋晨昊、林俊浩,2023)。同期，信息因子檢索分析技術的逐步成熟也給相關文本信息分類分析技術的不斷發展進步提供了許多新的科學技術基礎支撐，20世紀90年代后期，在其中能看出文本數據分類的理論研究與應用發展也就已經開始被了解，隨著目前我國國內大規模的大型電子文本行業數據分類資源的迅速涌現以及移動機器人以及深度人工學習的迅速深入發展，大規模的電子文本數據分類也已經開始逐步被廣大的分類學者所十分重視與廣泛關注，在本世紀的今天，國外已經相繼出現了由SSAS、KSEN等多家公司共同開發的各種大型電子商務數據挖掘處理軟件(賈俊杰、彭宇飛、蔣明宇,2023)。目前國外基于云和機器深度學習的大型中文網絡文字庫和文本信息歸集與數據分類處理技術已相對成熟，這在某種程度上彰顯了對于中文網絡信息內容的收集管理、監測和用于過濾網絡有害信息的數據分析檢測技術也相對穩定，文本自動分類研究階段也愈發成熟穩定。2文本分類相關技術概述上一章對于上述中文文本分類的演變過程已經進行了充分的說明，說明了文本分類在互聯網發達的當下的重要性質。隨著時代的演變，基于機器學習[10]的中文文本分類技術逐步成熟，下面筆者從機器學習大框架逐步剖析了解文本分類的相關技術。[11]2.1文本分類過程整個訓練集對文本處理分類的全部過程大體工作流程流向圖詳細顯示了介紹出來，主要顯示內容應該包括一個訓練集對于一個文本的分類處理，對于被文本處理之后文本向量的一個文本降維，這在一定意義上揭示了然后通過對整個訓練包子集中的文本測試集以及語料庫[12]的基本結構設計進行了一次仿真，文本處理分類的整個流程具體顯示方式下見圖1(張思博、馮浩然、周志翔,2023)。圖1文本分類過程2.2文本分類常用技術2.2.1KNN算法概述KNN算法（即K-鄰近算法），這是一種受歡迎的算法。通過找相鄰的點計算各點與判定對象點的距離，找出最近的點，判定對象點屬于該點的范疇。如圖2所示(李澤和、許凌云、鄭晨星,2023)：圖2KNN臨近點KNN優點之一就是模型非常容易被人們理解，通過不必要的調整和太多的操作,就可以獲得不錯的性能(鄒宇凡、孫云飛、趙博文,2023)。構建最近相鄰模型的速度一般很快，但是如果訓練集具體的預測率很大，可能就會比較緩慢。此項發現與葛飛合教授的研究成果相吻合，在設計和最終分析中均表現出一致性。研究初期采用了結構化的方法論，保證了從構思到執行的每個階段都有理有據。本研究也注重理論體系的建立，這不僅為具體的設計決策提供了堅實的學術基礎，還加深了對變量間復雜關聯的理解。此外，項目強調多學科協作的重要性，通過融合不同領域的知識提升了方案的全面性和創新性，使團隊能夠迅速應對新挑戰并適時調整研究方向。這在某種程度上反映出使用該算法時，對于數據集和特征進行先期的預處理也是很重要的，這一算法對于具有很多特征的數據集往往是效果不佳，對于大多數具有特征的數據集來說，這一算法的效果尤其不佳(王柏林、劉凱文、鄭智明,2023)[13]。2.2.2支持向量機分類器SVM算法，即一種支持向量機[14]的算法，這在某種程度上標明由于該算法需要使用空間矢量或空間超平面，因此在處理測量相對較大的矢量機時可能更有效。缺點就是對于大規模培訓樣品的難度很高，解決多分類問題也存在著困難。2.2.3決策樹分類器決策樹分類器[15]并沒有在技術上簡單地了解任何一個領域的認識，也沒有必須進行任何參數配置，所以它尤其適宜于探究性的知識開掘(高旭東、段梓熙、謝昊和,2023)。此外，這個分類器還能夠實時地處理高維的數據，而且所采用的方法就是一種類似于樹這樣的形式，也特別直觀及易于人們理解。這在某種程度上凸顯了所以決策樹已經成為許多領域獲取數據的重要依據。其缺點是不穩定，當值發生變化時，決策樹就會相應的發生改變，此外也并不適用很多不相關的變量。2.2.4貝葉斯分類器貝葉斯分類器[16]是概率最小、規定價格下平均風險最小的分類器，利用貝葉斯公式分類可以直接計算出來得出其后期先驗的最大概率，從中不難發現選取一個對象具有最大后期先驗函數概率的小分類可用來直接組成該一類中的對象對其所屬的先驗概率的分類，優點是支持增量式訓練，分類器相對簡單。缺點是無法處理有些變化結果(馬天宇、鄧文浩、楊俊杰,2023)。2.3文本分類的應用領域2.3.1互聯網應用把對搜索文本的進行分類通過統計分析系統進行綜合整理起來例如放在網絡搜索結果引擎之類，可以極大地提高了網絡搜索的工作效率和搜索準確性，目前大部分的網絡搜索結果引擎都做的是通過對需要查找的一些關鍵詞文本進行了分類匹配，這樣搜索的結果準確性和搜索速度都不是那么高，速度等各個方面因為都是需要遍歷很多的一篇文章，這在某個角度上證明了速度當然快的速度也不是并非非常迅捷。例如我們使用了一個全新引入的目標文本內容分類查詢系統(陳志偉、李天昊、吳昕宇,2023)[17]，當我們發現需要自動查詢一個目標關鍵詞的內容時候，可以自動地直接判定一個與之密切關系相關的目標文件內容類別，基于對文件內容分類進行的自動查詢，可以直接將一個目標文件命中，查詢的執行速度和查詢準確率都已經能夠在我們實際操作中能夠得到有效的極大改善(何子怡、趙樂然、黃明和,2023)。為了確保研究結論的穩健性和公信力，本文首先廣泛收集并仔細審查了國內外相關領域的經典及最新文獻，以此搭建了一個堅實的研究基礎。這不僅幫助本文確定了研究問題的獨特價值，也保證了本文的研究是在充分掌握現有知識的前提下進行的。本文選用了多種來源的第一手和第二手資料，如相關文獻、官方統計等，這些資料因其權威性、時效性和代表性而被選用，以確保能從不同視角全面反映研究主題的真實面貌。2.3.2網絡圖書館應用書可以使人類走向文明，走向進步。一個國家圖書館擁有大量的館藏圖書信息涉及成千上萬的資源，從這些互動中理解如果我們總是沒能將其有效的將其分門別類，大量的各類圖書便可能有很多機會雜亂無章，我們浪費了該館工作人員的很多精力時間來對其內容進行分類搜索收集整理和進行查詢，所以我們不僅可以通過系統使用電子文本圖書分類搜索引擎工具來快速實現對各種電子圖書分類信息的分門別類，更加方便的進行圖書管理[18]，從這些數據中顯現也將圖書信息的分類查詢清晰化(李國偉、邱子豪、周悅文,2023)。2.3.3網絡安全層面在平時的公安工作中，除了傳統的偵察技術。例如：技術偵察、經濟偵察，網絡安全管理也方興未艾，逐步成為了新型犯罪的主戰場。隨著移動互聯網的快速發展和不斷普及，人們的隱私信息越來越透明，有些網絡泄露人們的信息，直接的影響涉及到其他讀者的在線閱讀工作時間，如果把這些文本信息分類搜索引擎文本導出連接到用于綠色用戶上網的文本功能中，這明顯體現出特征對于綠色用戶一些需要經常訪問的文本內容事先對它做出文本分析，去除其中無用的一些垃圾文本信息，就已經完全可以給綠色用戶上網提供許多方便，相信其上網效果還是一定會再上一個新的高度(譚天琪、黃博文、王沛誠,2023)。3基于貝葉斯算法的中文文本分類模型該生基于機器學習的特征分析并進行了研究設計出基于貝葉斯算法的中文文字分類模型，該模型正是針對一些內容復雜的中文文本，尤其是針對既想要將其分類，又想要在此基礎上對其是否危險進行分析，在其中能看出這對公安工作中在對相應的文本進行分類時，還能夠對其危險性的內容加以掌握，使得公安工作者在工作中可以提高效率，也可以在第一時間掌握該信息的大體內容與方向。3.1語料庫3.1.1文本分類語料庫介紹本文在復旦大學選了一些材料。如果將所有的語料庫逐一檢測，時間快速消耗，因此在研究過程中只統計特征，這在某種程度上彰顯了隨機抽取樣本對其測試，僅對最后結果分析(劉志澤、蔡文俊、趙書豪,2023)。所提供的復旦大學語料庫，有個類別里面的文章數有著很大的差別，類別不一，此處進行分析研究的是樣本數相對而言出現次數較多的。見圖3，在實驗過程中都是隨機選取其中的文章進行試驗，沒有外界因素的打擾，所以隨機性的結果得到保證(田睿澤、周凱宇、馮若旭,2023)。圖3復旦大學語料庫3.2.2文本分類的主要步驟（1）定義類別集合W={W1，W2，···Wm}，如果本語料庫共有8個類別，則m的值為8。（2）文本集合Wm={S1，S2，······Sn}，Sn表示某個類別中的一個文章，各文章Sn分別有所屬的類別Wm，例如Sn為計算機類時，就存在標簽。（3）處理訓練集中的所有中文文本并建立空間文本向量，根據該特征向量及其文本所屬類別，這樣就形成了分類器(朱曉瑞、鄧景然、鐘浩宇,2023)。這部分內容的構思受到了章和寧教授相關主題研究的啟發，主要體現在理念導向和方法論上。在思想脈絡方面，本研究遵從了章教授所強調的整體性和邏輯連貫性。通過對研究對象內部結構與操作機制的深入剖析，本文不僅采納了章教授提出的多維度、多視角分析問題的方法，還將其理論應用于實踐，確保研究結果的完整性和精確度。在研究手法上，本文采用了章教授推薦的定量與定性結合的方法，為研究提供了堅實的數據支撐和理論基礎。3.2文本向量空間的形成3.2.1詞典進行分詞后語料庫的文章，會發現有許多新奇內容，每當我們產生一個新的話題，這在一定意義上揭示了相應的用戶詞典就一定會把這個內容直接加入到下一個詞中，每當我們產生一個新詞題時，詞典的總長度增加，就是因為詞典的加入，每當網站上出現了新詞時，將其加入自己的詞典就可以將問題解決(羅俊騰、楊涵德、張建偉,2023)。3.2.2VSM向量空間模型。據單詞在文本中出現的頻率，將文本圖像轉換為長度向量。詞匯中的單詞和矢量的總大小相同。因此，計算機不理解的文本被轉換為計算機熟悉的矢量形式。然后，這在某種程度上反映出通過比較矢量間的相似性，或者分析識別矢量間的差異來進行分類。最后，文章轉換為向量空間的一個點(朱文杰,崔怡君,2023)。3.2.3權值計算方法TF-IDF是統計方法的一種，越能被該詞證明，表示權值越高，相反權值越低，越不能被表示，這在某種程度上標明用這種方法來評估一個詞的重要。詞數和反文檔頻率的大致想法是，一個單詞與這篇文章的重要性和在本文中出現的頻率成正比，如果語料庫整體出現的次數過多，該單詞的表達作用就會成反比降低(徐澤宇、賈宏偉、趙云龍,2023)。TF（詞頻）計算公式如：公式3-1T公式3-1這里，這在某種程度上凸顯了Mi表示某詞首次出現的次數，Q表示句中出現的總詞數，同一詞第二次出現時Q不重疊(韓天翔、馮子凡、陸佳輝,2023)。舉例：在一篇公安報道文章中，文中槍出現了6次,文章中槍一共是1000次，那槍詞頻就為：TF=6/1000=0.6%IDF(反文檔頻率)計算如：公式3-2ID公式3-2其中，D表示語料庫的文章總數，Si表示D所含單詞的文章件數。在總語料庫中，文章中含有槍的出現了10次，文章總數為1000，那么槍這個詞的反文檔頻率為：IDF=lg(1000/10)=3(王振宇、劉子睿、張雨澤,2023)。TF-IDF最后得到i的權值公式為如：公式3-3w公式3-3舉例3：綜上所述，那么槍這個詞，在語料庫中的權值為：TF*IDF=0.006*3=0.018TF-IDF計算權值的優點：相比較而言如果不使用該計算方法，比如說國家的槍這句短語，對其進行分詞“國家”、“的”、“槍”這三個分詞出現了6次、100次和3次，如果說內容中有一千個詞，最終這三個分詞的值分別為：0.006，0.100，0.003。由此可得，“的”這個詞的值顯然很大，它的總共的貢獻度為0.109，但是“的”在內容的比例非常的高，但是看到這個詞并不能很好的初步了解這個文章。從中不難發現相反而言，國家與槍這兩個詞基本能對內容起到一個很好的表達，但是所占的比例卻相當的小(高永濤、李俊琦、劉瑾瑜,2023)。于是，IDF引入至關重要，上述的問題就能得完美的解決：還是以“國家”、“的”、“槍”為例，控制變量讓這三個詞出現次數跟上面的一模一樣。有關的文本為：含有“國家”的值為10^2，含有“的”的值為10^5，含有“槍”的值為10^3將數值代入公式。這樣計算，得出的結果“的”的權值為0，“國家”和“槍”分別占了0.018和0.006，這種結果與上述猜想的內容一致(魏子和、趙宇航、鄭浩澤,2023)。3.3基于貝葉斯算法的中文文本分類模型基于貝葉斯分類器，采用貝葉斯算法是該模型的設計思路，首先找到一個帶有大量中文文本的語料庫，這在某個角度上證明了進行數據的加載，并利用中文文本中形成其文本向量空間，對其語料庫的訓練集中陌生的詞語進行收集加載并生成詞典，增加機器學習的容量，然后通過TF-IDF計算權重，生成詞頻向量來提高該中文文本分類的可塑性與正確性，從這些互動中理解最后在中文文本分類的基礎上對其文本進行簡單的情感分析，結合公安工作，對正常或危險內容進行判斷，提高公安工作者的工作效率(劉宏偉,張若彤,2023)。3.3.1貝葉斯算法原理英國數學家貝葉斯提出了表示兩個條件概率之間的關系，P(A|B)和P(B|A)。按照乘法法則：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)可以導出貝葉斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)如上公式也可變形為：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基于貝葉斯與情感分析結合分類器從這些數據中顯現如果一個中文文本其內容具有搶劫、錢、槍等危險的特征，則這個中文文本就會被認定為危險(郭辰逸,何佳怡,2023)。樸素貝葉斯分類的步驟：設x={a1,a2,...,am}為待分類項，每個a為x的屬性特征。類別集合C={y1,y2,...,yn}.計算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)},則x∈yk。3.3.3分類器總結通過上述內容，原則上來說是通過對多種分類器的對比，比較它們的優點和缺點，最終比較確定了該模型的建立，但是只改進單一的分類器又顯得過于單薄，使它在應用于各個領域中略顯無力，最終應用到實踐中并不能很好的解決問題，所以我得思路轉移到另一個方向，這明顯體現出特征也就是將兩類分析的技術進行結合，讓一加一達到大于二的成就，于是進行分類后我們得知道先驗的概率，精準度將被大幅度提高分類，通過實驗的終果調整來改變其中的各項參數(李思穎,王心怡,2023)。本文同樣對結論進行了復審，首先從理論角度確保研究結果與現有學術體系相契合。本文仔細對比了本研究的主要發現與領域內廣泛認可的理論，以檢驗其合理性和邏輯嚴謹性。這一過程不僅驗證了研究結論得到現有理論的支持，還在某些方面提出了新的見解或補充，從而豐富和完善了相關理論架構。其次，在實證分析中，本文重新審視原始數據，采用多種統計方法和技術進行交叉驗證，并引入外部數據集作為參考樣本，力求消除任何可能影響結論準確性的偏差，確保研究結果的真實性和廣泛適用性。在最后提交一個新型文本的分析過程中由于樸素貝葉斯分類，并且不能真正準確地進行判斷并給出這個新文本屬類，容易導致分析不精準，即使再用新的分析方式，雖然大大降低了錯誤的發生概率，但最終由于各個分類方法的加入也很容易會出現錯誤(孫俊濤,黃思遠,2023)。所以思路是先對上述的中文文本進行合理的分門別類，在大體上將其細化，在其中能看出讓其他使用者一目了然，從而晉升工作的效率使其事半功倍。其次在通過簡單的情感分析來判斷該內容或者文本的危險性，這樣可以通過一個模型的設計達到兩項工作的同時進行。這部分內容的創新主要體現在視角的選擇上，首先表現在對研究問題的獨特切入點。本研究超越了傳統研究中較為狹隘的角度，從宏觀和微觀兩個層面同時入手，既關注總體趨勢也重視個體特性，為理解復雜現象提供了新的思考路徑。這種雙重角度不僅增強了對研究對象內部機制的理解，也為解決實際問題提出了更加具體的建議。跟公安工作相結合后，可以使公安工作者在處理繁雜的事務中可以有一絲緩解。可以為他們的緊張工作貢獻自己的綿薄之力(蔡亦涵,周子杰,2023)。4文本分類實驗驗證根據上述設計的模型，其理論性的內容已經初步形成。實踐出真知，為了驗證上述模型的可行性以及合理性，這在某種程度上彰顯了筆者充分進行了思考并設計相關的實驗，來完成上述模型的建立。4.1中文文本分類實驗4.1.1實驗文本的采集本次實驗采用復旦大學語料庫作為本次實驗的文本樣本，如圖4所示： 圖4復旦大學語料庫4.1.2數據加載在加載了該文本樣本的基礎上，文本樣本已經被大概的進行了分類，然后任意在這中間找到一篇文章也就是所謂的文本樣本之一，進行數據的加載。圖5數據加載4.1.3訓練集的加載生成詞典，計算TF-IDF的值圖6形成詞典4.1.4生成詞頻向量圖7生成詞頻向量4.1.5計算分類在數據集中的概率圖8計算分類概率4.1.6測試集映射圖9映射4.1.7結果輸出圖10結果輸出圖11結果輸出4.2實驗結果針對以上實驗，這在一定意義上揭示了第一步將數據加載的中文文本進行分類如圖4-9，第二步將分類的中文文本隨機挑選進行簡單的情感分析如圖4-10，利用計算機可以得出以下結果：圖12中文文本分類結果圖13簡單情感分析結果4.3結果分析本實驗以復旦大學語料庫中的大量中文文本作為基礎，將基于貝葉斯算法的中文文本分類模型實現，并進行實驗驗證后，可以發現將其進行有效的文本分類，同時輸出的結果可以了解到文本內容的危險性，對其進行簡單的情感分析，最終可以通過機器學習以實現文本分類，這在某種程度上反映出可以有效實現基于貝葉斯算法的中文文本分類模型進行文本結果的分類設計(方子和,吳書瑤,2023)。從而有效的通過機器學習將中文文本進行高效而又系統的分類，特別是使公安工作在面對大量中文文本的時候，可以通過機器學習的形式高效率的將其進行分類，加強了公安工作的準確性，高效性，精準性(徐曉婷,林子瑜,2023)。本章從貝葉斯算法著手并基于該算法進行了結合與改進，通過不同測試，最后對結果、數據都進行了統計和分析比較，這在某種程度上標明各種變量對劃分類的作用和影響，這次實驗文本較少，結果也會有一定程度影響。說明仍然有許多問題，國內基層公安文本分類技術尚未成熟，如果真正應用必須努力研究和發現完善，任何完美的軟件、應用都不是一次就能夠完美運行的，畢業設計也是如此。我們一定要不斷地進行完善，這在某種程度上凸顯了不斷地更新，做出最有利于公安工作的設計。使其更好地適應那些擁有繁重工作的大型基層公安工作者的需求，同時也更好地適應與之相對應的市場需求。參考文獻[1]吳軍等.漢語語料的自動分類.中文信息學報，1995(Vol.9),No.4[2]林哲宏、趙文輝、宋承志.樸素貝葉斯分類及其應用研究[D].大連海事大學,2022.[3]高宇彬、劉子騰、周曉峰.基于關系的文本特征抽取和特征學習[D].北京郵電大學,2023.[4]鄧明煜、鄭澤濤、梁佳俊.基于多分類器的新聞分類系統的設計與實現[D].湖南大學,2021.[5]羅毅和、唐昱澤、李浩然.基于深度學習的法律問題層疊分類研究[D].湖南大學,2021.[6]張成棟、劉志遠、黃睿智.基