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文章整理自?baiziyu?的知乎专栏，感兴趣的朋友可以去关注下这位大神的专栏，很多关于自然语言处理的文章写的很不错。昨天看到他的分享的两篇关于朴素贝叶斯分类预测的文章，整理了一下分享给给大家，文章已做部分修改！
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朴素贝叶斯分类时，最好取对数变相乘为相加，防止预测结果溢出。可能出现的badcase就是明明训练语料X类目下没有词语t，而系统就将文本预测为X类目。解决方法就时改相乘为取对数相加。HanLP的朴素贝叶斯分类计算没有用对数相加的方法，而是直接用的概率相乘，很有可能溢出。
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对上述内容做一些更正，HanLP的朴素贝叶斯是按照概率取对数相加做的。
看一下下边的代码
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?@Override
????public double[] categorize(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException
????{
????????Integer category;
????????Integer feature;
????????Integer occurrences;
????????Double logprob;
?
????????double[] predictionScores = new double[model.catalog.length];
????????for (Map.Entry<Integer, Double> entry1 : model.logPriors.entrySet())
????????{
????????????category = entry1.getKey();
????????????logprob = entry1.getValue(); //用类目的对数似然初始化概率
?
????????????//对文档中的每个特征
????????????for (Map.Entry<Integer, int[]> entry2 : document.tfMap.entrySet())
????????????{
????????????????feature = entry2.getKey();
?
????????????????if (!model.logLikelihoods.containsKey(feature))
????????????????{
????????????????????continue; //如果在模型中找不到就跳过了
????????????????}
?
????????????????occurrences = entry2.getValue()[0]; //获取其在文档中的频次
?
????????????????logprob += occurrences * model.logLikelihoods.get(feature).get(category); //将对数似然乘上频次
????????????}
????????????predictionScores[category] = logprob;
????????}
?
????????if (configProbabilityEnabled) MathUtility.normalizeExp(predictionScores);
????????return predictionScores;
????}
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这么看来，之前遇到的下边的这个badcase就还要再分析
[1] 化验指标一变化患者就六神无主，看医生怎么讲解
核心词：患者 看医生
这里“患者”和“看医生”两个词都没在“艺术”类训练语料中出现，但是预测概率最大的反倒是“艺术”。
由于用PyHanLP没法看到预测概率的计算过程，所以还是把Python的分类预测代码改为Java代码调式看一下。今天移植了预处理，资源加载，人工干预部分的代码，明天把剩余预测部分移植为Java再来看这个badcase。这就是朴素贝叶斯的优势，分析起来非常清晰容易。不过从PyHanLP的预测输出概率值来看，不太像是取了对数相加得到的，因为都是0-1之间的数值，这一看就是概率值。
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