文本分类MFC（含主流降维算法和分类算法）

这份代码是我们专业的一个实验，内容包含了文本分词和文本分类。分别使用了正向最大匹配算法和KNN算法。分词速度平均153295词/秒，189100字符/秒。文本分类使用tf-idf计算单词权重进行特征选

文本分类 机器学习和NLP:使用python,scikit-learn和NLTK进行文本分类 博客: :

简易有效的文本分类

快速文本分类，多文本分类，词嵌入

中文垃圾邮件项目: 数据集分为:ham_data.txt 和 Spam.data.txt , 对应为 正常邮件和垃圾邮件 其中每行代表着一个邮件

Efficiency Analysis of Naive Bayesian Algorithm and SVM Algorithm in Web Text Classification

影评分类的朴素贝叶斯文本分类算法改进，张浩强，任思行，针对影评分类的情感分析这种文本分类问题中朴素贝叶斯分类算法的局限性，根据句法依存关系在文本中抽取情感特征，将其向量化；利

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

WordFeature 一个文本分类器 希望对大家有用

文本分类训练样本集,主要为新闻集,将近万余个样本,已完成标签分类,可用于文本分类模型训练,主要为源文本内容,下载后需要自行中文分词等预处理