基于机器学习的文本分类技术研究

发布时间：2021-03-13 04:41

　　随着科学技术的不断发展,机器领域得到了越来越广泛的应用。作为机器学习中最重要的组成部分,要实现对信息的有效检索以及对数据的充分挖掘就必须要全面掌握文本自动分类技术。在社会持续发展的过程中,文本分类技术也取得了显著的发展。但是在其实践过程中也尚存在一些问题,需要从多方面入手对其进行深入研究与综合评判。本文就对基于机器学习的几种文本分类技术进行了系统的研究,并指出了文本分类技术的未来发展方向。 

【文章来源】：软件. 2019,40(09)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

Tancorp60数据集分类方法性能Fig.1Tancorp60datasetclassificationmethodperformance

SogouC数据集分类方法性能Fig.2SogouCdatasetclassificationmethodperformance

【参考文献】：
期刊论文
[1]试析基于机器学习的文本分类[J]. 鞠芳,唐辉,陈学亮,王岱峥.  电脑编程技巧与维护. 2018(11)
[2]机器视觉的双工业机器人协调作业分析研究[J]. 李伯平.  电子元器件与信息技术. 2018(09)
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[4]基于机器学习的微博情感分类研究[J]. 冯成刚,田大钢.  软件导刊. 2018(06)
[5]基于机器学习的GIS典型缺陷的智能识别研究[J]. 刘荣海,耿磊昭,杨迎春,郑欣.  软件. 2017(08)
[6]机器学习与语义规则融合的微博情感分类方法[J]. 姜杰,夏睿.  北京大学学报(自然科学版). 2017(02)
[7]基于机器学习的中文微博情感分类研究[J]. 张庆庆,刘西林.  未来与发展. 2015(04)
[8]机器视觉中快速模版匹配算法研究[J]. 吴进.  新型工业化. 2014(01)
[9]基于机器学习的中文文本分类技术研究[J]. 贾昱晟.  电脑知识与技术. 2011(21)



本文编号：3079591