本研究聚焦于网络文本分类挖掘的探索,通过对Web上的文本数据进行分析和整理,探讨了一种基于Web的文本分类挖掘方法。通过构建有效的算法模型,实现了对网络文本的准确分类和挖掘,为相关领域的研究提供了有益
大规模文体分类是一个非常复杂的任务。提出了一种基于语言自然节奏的文本分类方法,通过对语言中标点标记的自然节奏进行分析,获取其特征,应用贝叶斯分类器,可以快速高效地完成文本分类任务。这种文本分类方法与当
PyTorch的BERT中文文本分类 此存储库包含用于中文文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现。 代码结构 在项目的根目录,您将看到: ├── pybert | └── callback
Research on Chinese Text Automatic Classification System——Design of Chinese Word Segmentation and Cl
基于非法文本用词特征分析的文本分类器构建,李东艳,张永奎,互联网中不健康内容、不安全信息的传播,日益成为阻碍互联网健康发展的因素之一。针对互联网中的不健康内容,通过对这类文本中用
利用TF-IDF策略的中文文本分类算法比较,刘昕玥,王敬,本文基于TF-IDF特征选取方法,分别使用朴素贝叶斯、随机森林与支持向量机算法对中文文本语料库进行分类实验。实验表明,支持向量机
本文提出一个电子文档的自动分类的模型:基于《知网》之上,经过对文档的关键词的抽取和排岐, 进而得到关键词的概念,再对关键词的概念进行综合而得到该文本的所属的类别,实验证明该模型有较好的效果。
复旦中文文本数据集,包含训练集与测试集,数据集为TXT格式,可以进行文本分类实验,机器学习,深度学习,需要的可以下载。
“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料,分为训练集和测试集两部分。内容真实有效
中文文本分类语料(复旦)-训练集和测试集 这个链接是训练集,本语料库由复旦大学李荣陆提供。test_corpus为测试语料,共9833篇文档；train_corpus为训练语料,共9804篇文档,两个
