朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，具有计算高效、易于实现的特点。它在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有广泛应用。该分类器假设特征之间相互独立，虽然现实中这一假设往往不成立，但在许多实际应用中仍表现出良好的性能。近年来，研究者们通过改进特征选择、引入半监督学习等方法，进一步提升了朴素贝叶斯分类器的准确性和适用性。