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贝叶斯分类：揭秘《红楼梦》作者之谜

人工智能

在上一篇文章中，我们使用聚类算法对《红楼梦》的作者进行了探索，揭示了其无假设情况下的可能性。而在这篇文章中，我们将采用贝叶斯分类这种监督学习方法，在假设后四十回并非曹雪芹所写的前提下，对《红楼梦》的作者进行进一步验证。


贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它将给定的特征向量映射到概率分布。在我们的案例中，特征向量由《红楼梦》前八十回和后四十回中提取的词向量组成。


关键词：



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    贝叶斯分类方法


    贝叶斯分类的核心思想是将特征向量映射到概率分布，其中每个类别的概率分布表示该向量属于该类别的可能性。在我们的案例中，我们创建了两个类：前八十回和后四十回。


    为了训练分类器，我们使用分层随机抽样方法从《红楼梦》中选取了样本。我们从前八十回中随机抽取了六十回，从后四十回中随机抽取了三十回，以确保数据集的代表性。


    然后，我们将文本转换为词向量，并使用这些向量来训练贝叶斯分类器。分类器学习了前八十回和后四十回之间的特征分布，并能够对给定的文本片段进行分类。


    结果和讨论


    训练后的贝叶斯分类器能够以高精度对《红楼梦》中的文本进行分类。该分类器证实了我们的假设，即后四十回的作者与前八十回的作者不同。


    这一发现支持了我们先前的研究，表明《红楼梦》后四十回可能不是曹雪芹所写。该方法展示了贝叶斯分类在文学分析中应用的潜力，为我们提供了验证文学假设和探索文本作者的新工具。


    结论


    本研究表明，贝叶斯分类是一种强大的工具，可用于对《红楼梦》等复杂文本进行作者判断。通过使用分层随机抽样和词向量化等技术，我们建立了一个贝叶斯分类模型，能够以高精度对《红楼梦》中的文本进行分类。我们的结果验证了我们对后四十回作者的假设，为《红楼梦》作者之谜的研究提供了新的视角。