基于类别特征向量表示的中文文本分类算法

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

中文文本分类问题中的特征提取的常见方法，包括常见的DF IG MI CHI等

基于svm的中文文本分类

0引言伴随着文本挖掘技术的发展,文本分词技术作为文本挖掘技术的一个重要研究分支,也得到了迅速的发展.文本分词技术为大多数文本挖掘技术(如文本分类技术,文本聚类技术等)提供文本预处理工作,分词效果的好坏

本文档是一篇硕士学位论文，题目是《中文文本分类中文本表示及分类算法研究》，详细的介绍了文本分类的表示方法及分类算法，值得参考

本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。

采用一种无须分词的中文文本分类方法，以二元汉字串表示文本特征，与需要利用词典分词的分类模型相比，避免了分词的复杂计算；为提高以bigram项表示文本特征的分类算法的准确率，提出了基于类别特征向量表示

用TFIDF和特征增益两种方式实现了特征向量空间的建立，将文本文件表示成特征向量的形式，为接下来的聚类做了准备。程序用JAVA写成。

基于内容的文本分类系统，使用libsvm进行分类。

基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码，ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，文本分类代码是基于keras的，有数据有模型有代码。

有关sar分类,纹理特征,特征向量的相关代码

用TFIDF和特征增益两种方式实现了特征向量空间的建立,将文本文件表示成特征向量的形式,为接下来的聚类做了准备。程序用JAVA写成。

主要为大家详细介绍了C++基于特征向量的KNN分类算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足,提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算

利用支持向量机实现中文文本分类.zip