文本分类论文

基于朴素贝叶斯的文本分类，结合了TF-IDF算法和textrank算法

简单的文本预处理程序，将输入文档去掉数字（不包含字母的字符串），去掉停用词，去掉标点符号，生成基本可用的词库（保留下的基本都是有意义的特征）。便于之后用支持向量机或者决策树等进行文本分类处理等。

贝叶斯文本分类器

基于SVM的Web文本分类，对短文本以及社交网络文本分类效果不错，推荐该学习资料。

SVM文本分类MatLAB源代码为m-file格式

本文通过对Bayes、KNN、SVM应用于中文文本分类进行比较实验研究。应用ICTCLAS对中文文档进行分词，在大维数，多数据情况下应用TFIDF进行特征选择，并同时利用它实现了对特征项进行加权处理，

对KNN文本分类算法进行改进,提高文本分类正确率和分类效率.

keras实现中文文本分类；实现中文分析，词向量引入；基于语义的特征卷积计算，实现文本分类。

有搜狗分类新闻语料库得出的libsvm格式数据，特征词选择方法为IG，更多了解请参阅个人博客http://hi.baidu.com/finallyliuyu/home查阅相关文章

为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为StopWords（停用词）。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词就形成