文本分类系统源码**

自己写的一些文本分类的代码

中文样本语料训练集，给做语音信号处理的提供数据资源。该资料所有权属于复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组，如有使用请注明出处。

详细介绍了中文短文本分类的方法，并给出了相关的模型及算法。

本节资料是练习CNN 文本分类的数据,数据有是10类别,模型采用两层的神经网络。数据包含了测试集,训练集和验证集,并且代码讲解很详细,是联系CNN卷积网络实现的好数据。

对常用的文本算法进行了总结,介绍了算法的基本原理以及优缺点,适合新手阅读也适合老司机查漏补缺。发现不足欢迎交流。

加载Gutenberg语料库； 过滤停用词； 构建词袋模型：一篇文档是有其中的词构成的一个集合（袋子）； 词频分析：NLTK中的FreqDist类可以将单词封装成字典。 分类器部分代码见《Python

vc编写的文本分类源代码

只要您按照文本分类程序中readme文本分类的主要流程.txt 的说明一步一步完成的话，就可以进行文本分类

该工具包包含了完整的文本分类流程，涉及分词、特征处理、模型训练、未知样本分类等，是初级文本分类必备工具包

基于朴素贝叶斯的文本分类，结合了TF-IDF算法和textrank算法