文本分类中特征选择方法研究.pdf

文本分类模型 在Pytorch中实现最新的文本分类模型 实施模型 fastText:fastText模型, TextCNN:提出的用于文本分类的CNN TextRNN:用于文本分类的双向LSTM网络

K一近邻法是一种传统的基于统计的模式识别方法，其算法思想也很简单:给定一个待分类的测试文档，系统在训练集中查找最相似的k个文档(称为邻居)，并根据这些邻居的类别所属情况来给该文档的候选类别评分。可以把

特征选择是文本分类技术的一项关键技术，特征选择的质量决定了分类的性能。在分析现有特征选择方法的基础上，引入类词频概念，建立“文档—类—词”立方体。实验表明，这样的立方体模型能更全面、更客观刻画特征的本

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中文文本分类中特征抽取方法的比较研究：计算机应用；中文信息处理；文本自动分类；特征抽取；支持向量机；

层次式文本分类的Naïve Bayes改进方法，张博锋，苏金树，Naïve Bayes方法在文本分类中的决策强烈依赖于主观选择的样本关于类别的分布。利用层次式分类的特点并引入概率条件改进naïve B

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文档介绍了文本分类中基于关联规则的分类研究，在舆情监控中有很重要的研究意义。