weka使用朴素贝叶斯进行中文文本分类遇到几个错误

做中文文本分类实验，按照教程一步一步做的，报错如下： > java weka.filters.supervised.attribute.Discretize -i data_vsm.arff -o data_D_vsm.arff -c firs Unable to determine structure as arff (Reason: java.io.IOException: premature end of line, read Token[EOL], line 5).
大概意思是：无法确定ARFF文件的结构（原因：java.io.IOException，IO异常：行提前结束，查阅第5行的行结束符找找原因）。
最后一步
在测试集上检验效果

> java weka.classifiers.bayes.NaiveBayes -t data_D_vsm.arff -i -k -d data_vsm_nb.model -c first > data_vsm_nb.model

Finished redirecting output to ‘data_vsm_nb.model’.
大概意思是：按照上面的朴素贝叶斯分类算法将’data_D_vsm.arff’文件运算结果输出到’data_vsm_nb.model’这个文件已经结束。

> java weka.classifiers.bayes.NaiveBayes -l data_vsm_nb.model -T data_vsm_test.arff –c first > data_vsm_NB_r.txt

Weka exception: Can’t open file invalid stream header: 3E206A61.
大概意思：weka异常，无法打开文件，因为文件头异常，具体还得再分析一下。

我写了一篇教程解决这个问题：

weka中文文本分类的试验，成功经验分享

以下是原教程链接，有些错误，实验无法成功，但也可以学习参考：
http://www.xuebuyuan.com/1065345.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4766fd440101iyb0.html
这两个内容差不多，都是用命令行，下面这篇是用gui来操作：
http://blog.csdn.net/lym199286/article/details/47268171

NaiveBayes = 朴素贝叶斯