基于层次特征词权重的文本分类方法

本文本介绍了相关的中文文本分类中特征描述及分类器构造方法，可以有助于在读的研究生和博士生的研究工作！

硕士论文选辑（一）。 With the developing of Internet and the increasing of users , the Chinese text for the In

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基于tensorflow实现CNN文本分类目前文本分类问题主要使用的RNN/LSTM，但是本身具有时序性强、速度慢等局限性。而CNN的主要特点是速度快，主要用于计算机图像的核心部分GPU的硬件层实现。

基于RNN实现文本分类实验要求基于RNN实现文本分类任务数据使用搜狐新闻数据.任务重点在于搭建并训练RNN网络来提取特征最后通过一个全连接层实现分类目标.数据集下载地址SogouCS网址http

基于非法文本用词特征分析的文本分类器构建,李东艳,张永奎,互联网中不健康内容、不安全信息的传播,日益成为阻碍互联网健康发展的因素之一。针对互联网中的不健康内容,通过对这类文本中用

A new feature extraction method in SVM text classification

文本分类中特征空间的高维问题是文本分类的主要障碍之一。特征选择（FeatureSelection）是一种有效的特征降维方法。现有的特征选择函数主要有文档频率（DF），信息增益（IG），互信息（MI）等

分析了传统信息增益（IG）特征选择方法忽略了特征项在类间、类内分布信息的缺点，引入类内分散度、类间集中度等因素，区分与类强相关的特征；针对传统信息增益（IG）特征选择方法没有很好组合正相关特征和负相关

在tf-idf文本分类中，计算每个单词的权重值是非常重要的一步。为了计算这些权重值，我们需要使用以下公式：tf-idf = tf * idf。其中，tf代表词频，idf代表反向文档频率。词频表示一个单