基于SVM的文本分类器数据挖掘

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

从文本分类由美国学者H．P．Luhn教授在1957年第一次被提出来，现今文本分类已经成为数据挖掘领域非常重要的～个分支，它已经在搜索引擎等领域有较好的应用．文本分类中特征选择是降低特征空间维数提高分

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

基于朴素贝叶斯的文本分类，原文地址：http://yuanmuqiuyu2000.blog.sohu.com/198789412.html

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

本文提出的基于事件卷积特征的模型，在利用事件含有语 义和语言结构信息的特点上，使用卷积神经网络提取事件特征， 并在新闻语料的分类上取得了良好的性能。

文本介绍了基于扩展Petri网的文本分类模型的设计和实现,很实用

为了有效地利用信息技术发展而产生的海量信息,信息检索与数据挖掘得到了快速的发展,通过对传统支持向量机的特点分析,针对其在文本分类中的局限性,采用了一种基于二叉树的模糊支持向量机的多分类算法,通过实验证

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

短文本自身长度较短,描述概念能力弱,常用文本分类方法都不太适用于短文本分类。提出了基于领域词语本体的短文本分类方法。首先抽取领域高频词作为特征词,借助知网从语义方面将特征词扩展为概念和义元,通过计算不