基于类别特征向量表示的中文文本分类算法书中介绍了一种新的方法,在不分类的基础上实现分类
在非结构化数据挖掘结构模型,即发现特征子空间模型(DFSSM)的运行机制下,提出了一种新的文本分类算法——基于DFSSM的文本分类(TCDFSSM)算法。该算法在文本训练及分类阶段的基础上增加了自动反
通过文档基于模糊限定词的特征表达,定义特征的模糊函数,将文档表示为隶属度限幅的特征向量,构造文本集隶属度限幅的类特征矩阵,将每一类文本集映射为类期望向量,所有类期望向量便构成了隶属度限幅的特征VSM。
实现文本分类的主要包括几个步骤文本分词处理,特征选择,特征权重计算,文本特征向量表示,基于训练文本的特征向量数据训练SVM模型,对于测试集进行特征向量表示代入训练得到的svm模型中进行预测分类,达到9
一种很好的分类算法,字数还得大于20,你爷爷的。好东西就是好东西。
基于BiGRU和贝叶斯分类器的文本分类,利用搜狐新闻数据集进行实现,对12个种类进行分类,里面设计BiGRUB提取文本特征,TF-IDF特征权重赋值,Bytes分类进行实现,学习深度学习和机器学习很好
本文针对现有特征选择算法没有利用有用的词条频率信息。没有定性分析的现状,提出了基于词条频率的改进特征选择算法,对特征选择算法进行了定性分,提出了构造高效特征选择方法的约束条件和步骤,构造出一种高效的特
互联网web网页,利用SVM技术实现对web进行挖掘、检索等,本文采用这种方法以处理海量数据,网页自动分类,通过自动分类建立数据库,提高搜索引擎的查全率和查准率,而且可以自动的分类信息资源,为用户提供
最大熵模型用于文本分类的例子,里面有数据集和Python代码
文本分类算法的基础描述,基于质心的半监督文本分类算法的具体描述,