基于tflearn的cnn文本分类

研究了决策树分类器在文本分类中的应用,提出了一种有效的决策树分类器的优化构建方法

用python实现的朴素贝叶斯，部分分类正确率达到95%以上，对于部分主题敏感度不高。

利用python,实现基于SVM的文本分类

针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题，提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题，一方面区分相同词的上下，降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性，增加权重。

此文档中介绍的基于支持向量机的文本分类方法是网络舆情分析中常用的文本分类

SVM-based text classification source code, C++

该程序用到了Lucene.Net,用到了基于词典的ICTCLAS中文分词1.0. ICTCLAS中文分词for Lucene.Net接口代码(实现Analyzer):

传 统 的 ＫＮＮ 文 本 分 类 算 法 是 一 种 无 监 督 的 、 无 参 数 的 、 简 单 的 、 较 流 行 的 且 容 易 实 现 的 分 类 算 法 。 但 是 ＫＮＮ 算 法 在

基于语义的新闻文本分类，赵一超，郭军，文本分类，是自然语言处理中的一个重要领域，经过长时间发展已经形成例如朴素贝叶斯、最大熵、SVM（支持向量机）等技术。语义作为

本文提出了一种通用聚类基于质心的分类器(GCCC)及其文本分类的变体,利用聚类算法将两个著名的分类器,即K最近邻分类器和Rocchio分类器集成在一起。 KNN是一种惰性学习方法,在实现显着效果的同时