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该文档主要是基于SVM的文本分类器的算法设计与实现
Research on Multi-class Text Classification Based on SVM
在LDA建模的基础上，使用各种分类器对文本分类，即利用LDA的建模结果提高分类效率和精度。
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
本篇学位论文深入研究了基于web的文本分类挖掘，着重探讨了其在信息检索和知识发现领域的应用。通过对文本分类算法和模型的详细分析，全面阐述了在解决实际应用中的文本分类问题时的关键方法和技术。论文在文本特
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
传统文本分类使用word embedding作为文档表示，忽略词在当前上下文的含义，潜在地认为相同词在不同文本中含义相同。针对此问题提出一种词义消歧的卷积神经网络文本分类模型——WSDCNN（word
训练集、测试集A、提交格式文件
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