基于tensorflow实现CNN文本分类

文本分类技术作为文本数据处理的一种重要手段,如何提高文本分类的效率具有重大的意义。基于传统的文本分类技术采用TFIDF算法计算权重没有考虑特征项在类别间的分布情况而影响了文本分类效果。本文通过对TFI

提出了一种基于概念网络和主题概念树的文本分类算法。该算法可以根据关联度传播模型对未知文本中的一些概念进行一定程度上的语义复合。

基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类准确率达到了78%，包含

基于svm的中文文本分类

基础文档，曾被国际上多次引用。通过多反面对比了n-gram技术在文字引索中的应用。

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。

Text-Classification：使用TensorFlow实现一些最先进的文本分类模型

Tensorflow实现文本分类任务的关注机制。 受到“文档分类的分层注意网络”的启发,杨自超等人。 ( )。 要求 Python> = 2.6 Tensorflow> = 1.0 Ker

使用CNN和Word2vec进行文本分类 本文是参考gaussic大牛的“ text-classification-cnn-rnn”后,基于同样的数据集,嵌入词级别操作的CNN文本分类实验结果,gau

基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类，Tensorflow