文本分类特征选择方法

中文文本分类完整流程的简单实现，分词、去停用词、提取特征、计算文档的特征向量、支持向量机训练、测试文档分类，简单实现，其中词频统计、去停用词使用布隆过滤器加速，效果不错

利用knn算法，实现文本分类，使用开发语言为c++，代码没有问题，可以实现。

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

NULL博文链接：https://luchi007.iteye.com/blog/2267674

本报告包括完整的文本分类处理过程，包括24万搜狗预料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建（CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值）。并用自编朴素贝叶斯以及sklear

文本分类语料库，包含医药、计算机、环境、经济、交通、艺术、体育等10个学科领域

LSTM多类文本分类，keras实现，Multi-ClassTextClassificationwithLSTM，bySusaNLi。

文本分类python代码，google的多头attention，实现效果很好