使用基于SVM的局部潜在语义索引进行文本分类

文本分类算法的基础描述,基于质心的半监督文本分类算法的具体描述,

针对传统分类算法在处理短文本时的不足,提出了一种基于搜索的NaiveBayes文本分类方法。该分类方法对文本数据集规模、文档长度、类别数量、分布等情况综合考虑,对朴素贝叶斯算法进行改进,将搜索技术应用

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近年来卷积神经网络和循环神经网络在文本分类领域得到了越来越广泛的的应用。提出一种卷积神经网络和长短时记忆网络特征融合的模型,通过长短期记忆网络作为池化层的替代来获得长期依赖性,从而构建一个联合CNN和

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针对传统文本分类方法对于海量数据分类速度慢精度差等问题,将并行计算应用到文本分类领域,设计了一套基于MapReduce的并行化文本分类框架,结合Bagging算法思想提出了支持向量机的并行训练方法,并

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基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的文本分类方法及其在实际应用中的效果。首先，对BERT模型的原理进行了