文本分类的经典英文论文收集

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了

基于文本分类的信息检索模型，丁志刚，王小捷，本文探索了如何利用信息文本分类对检索系统结果进行改善。首先，根据特定的分类集分别对待检索文档和检索条件进行数据建模；讨论

比特币的英文原始论文(Bitcoin:APeer-to-PeerElectronicCashSystem)，包括设计思想和算法，仅供具有数学和计算机算法底蕴，并舍得花积分的IT人士参详。也许比特币会颠

中文和英文的停用词表，分为两个文件，中文和英文的都有，收集应该比较齐全，大家看看

文本分类模型处理流程 1.样本整理 2.数据预处理 直接按照字符处理可以使用keras的api Tokenizer(char_level=True) 建立字符数字索引 text_to_sequence

WordFeature 一个文本分类器 希望对大家有用

文本分类训练样本集,主要为新闻集,将近万余个样本,已完成标签分类,可用于文本分类模型训练,主要为源文本内容,下载后需要自行中文分词等预处理

NULL博文链接：https://luchi007.iteye.com/blog/2267674

本报告包括完整的文本分类处理过程，包括24万搜狗预料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建（CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值）。并用自编朴素贝叶斯以及sklear

文本分类语料库，包含医药、计算机、环境、经济、交通、艺术、体育等10个学科领域