Text_Classification:文本分类算法:调查
论文《文本分类中改进的特征加权方法》，和大家分享～～
基于层次特征词权重的文本分类方法
为了成功将土地覆盖进行分类，选择合适的特征是至关重要的。针对利用MODIS数据进行宏观土地覆盖的分类问题，对三种典型的特征选择方法进行了比较研究。研究结果表明：分支定界法（BB）最适合于该土地覆盖分类
从可信计算角度，提出一种可靠信任推荐文本分类特征权重算法，分析了特征在文档中的特性，基于Beta分布函数研究了特征与文档类之间的信任关系，建立特征权重计算模型，并实现简单高效的线性文本分类器。在比较实
介绍了向量空间模型的文本分类特征权重算法以及改进
使用中科院分词系统和林智仁的libsvm进行设计的系统主要使用java语言进行开发其他更多的信息：你查看readme文件
基于聚类算法的KNN文本分类算法研究难得的论文哦！！！！！！！！！！！！！！！
文本分类和聚类技术展开了研究,分析了特征抽取法在文本分类和文本聚类中应用的重要性,以及论证了为何要对文本进行特征抽取,最后分别阐述了用于文本分类和文本聚类的特征抽取方法。
文本分类模型处理流程 1.样本整理 2.数据预处理 直接按照字符处理可以使用keras的api Tokenizer(char_level=True) 建立字符数字索引 text_to_sequence
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