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随 着 大数据 时 代 的 快速发 展 , 文 本 信 息 数据 量 急 剧 增 加 , 为 了 获 取有 价值 的 信 息 , 提升 信 息 获取 效 率 , 就 需 对这些文本信 息进 行分类 。 因 此 , 文 本分类系 统 的 研 究 与 实 现具 有 重要 意 义 。 新 闻 文本 是 文本信 息 的一个重 要组成部分 , 也 是人 们 获取 信 息 的重要 方式 。 本 文 以 新 闻 文本 分类为依 托 , 对 当 下 文本分类算法进 行 改进 , 以 新 闻 文本分类系 统 为 实例 对文 本 分类系 统 的 设计 与 实 现进 行 说 明 , 完 成 文 本 分类算法 的 研 究工 作 。 本文 以 大数据 时代背 景及 分类技术 的 发 展为背景 , 对 贝 叶斯 分类 算 法 以 及 卷积 神 经 网 络 分类 算 法进 行 了 改进 , 以 提升 分类 的 准确 度 , 主 要 工作 内 容 有 以 下 几个方面 : 第一, 本 文 针对 不 同 种 类 的 文本 分类方 法做 了 调 研 , 通过 阅 读 文
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基
于
机
器
学
习
的
中
文
文
本
分
类
算
法
的
研
究
与
实
现
摘
要
随
着
大
数
据
时
代
的 快 速
发
展
,
文
本
信
息
数 据
量
急 剧
增 加
,
为
了
获
取
有 价值
的
信
息
,
提
升
信
息
获
取
效 率
,
就
需
对
这
些
文
本 信
息
进
行
分 类
。
因
此
,
文
本 分 类 系 统
的
研
究
与
实
现
具
有
重 要
意
义
。
新 闻
文
本
是 文
本
信
息
的
一
个
重
要
组
成 部 分
,
也
是
人
们
获
取
信
息
的
重
要 方
式
。
本
文
以
新 闻
文 本 分
类
为
依 托
,
对
当
下
文
本
分
类
算
法
进
行 改
进
,
以
新 闻
文
本 分
类
系
统
为 实 例
对
文
本
分
类 系 统
的
设
计
与
实
现
进
行
说
明
,
完
成 文
本 分 类 算
法
的
研
究
工
作
。
本
文 以 大
数
据
时
代 背 景
及
分
类技 术
的
发
展
为
背 景
,
对
贝
叶
斯 分
类
算
法
以
及
卷
积
神
经
网
络 分
类 算
法 进
行
了
改
进
,
以
提
升 分 类 的 准 确 度
,
主
要
工
作
内
容 有
以
下
几
个 方 面
:
第
一
,
本
文 针 对
不 同
种
类
的
文
本
分
类
方
法
做
了 调 研
,
通
过
阅 读
文
献
资
料
,
了
解
了
文
本
分
类
的 发
展
历
史
,
分
析
了
贝
叶
斯
、
K
N
N
、
S
V
M
、
决 策 树
、
F
a
s
t t
e x
t
及
C
N
N
等 各
分
类算 法
的
利 与
弊
;
第
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,
对
朴 素
贝
叶
斯 分
类
算
法
进
行
了
改
进
,
提
出
了
一
种 结 合
特
征
词
分
布
情
况
的
k
-
B
a
y
e s
分
类
算
法
,
增 加
了
意 义
突
出
的
特
征
词
的 权
重
,
提
升 文
本
分
类
效
率
;
第
三
,
对
卷
积
神
经
网
络
分
类
算
法
进
行
了
改 进
,
加
入
了
注
意
力
层
的
特
征 提
取
操 作
,
形
成
基
于
注
意
力
层
的
卷
积
神 将
网
络
,
重
新
分
配
特
征
词
权
重
值
,
将 特
征
词
进
行
进
一
步
提 炼
,
符
合 人
们 对
于
分
类
的
理
解
一
一
专
注
于
有
意
义
的
某
些
词
语
,
这 对
提
升
文
本
分类
的 准
确 度
有
较
好
的 效
果
;
第
四
,
本
文
以
新
闻
文
本 分
类
系 统 为
例 说
明
了
文
本
分
类
系 统 的
设
计
与 实
现
。
系 统
可
以
为
用
户
展
示
直
观
的 分
类
结
果
。
分
类 算
法
的 改
进
都
是
从 精
炼
特
征
词
的
角
度
出
发
,
通
过
实
验
验
证
,
本
文
的 分类 算
法
确 实
提
升
了
分 类 的 准 确 率
。
关
键
词
文
本
分
类
特
征
词
提
取
贝
叶
斯
卷
积
神
经
网
络 新
闻
分
类 系
统
目
录
第
一
章
绪
论
1
1
.
1
研
究
背 景
与
意
义
1
1
.
2
研
宄
现
状
1
1
.
2
.
1
文
本 分
类综
述
1
1
.
2
.
2
文
本
分
类
发
展
史
概
述
3
1
.
2
.
3
国
内
外
文
本分
类
发
展
现
状
4
1
.
3
论
文 研
究
内 容
5
1
.
4
论
文
组
织
结
构
6
第
二
章
文
本
分
类
相
关
技
术 简
介
7
2
.
1
文
本
处
理
过
程
7
2
.
1
.
1
文
本
预
处
理
7
2
.
1
.
2
文
本
表
示
8
2
丄
3
特
征
处
理
1 0
2
.
2
分类算
法
1
3
2
.
3
分类算
法
评
价
方
法
1
6
2
.
4
本
章
小
结
1
7
第
三
章
基
于
贝
叶
斯
分
类
算
法
的
改
进
1
9
3
.
1
改
进
TF
-
I D
F
特
征
权
重
计
算
方
法
1 9
3
.
1
.
1
特
征
选
择
1
9
3
.
1
.
2
权
重
计
算
2
2
3
.
2
改
进
朴
素
贝
叶
斯 分
类
方
法
2
4
3
.
3
改
进
贝
叶
斯算
法
实
验
评
估
2 5
3
.
4
本
章
小 结
2
8
第
四
章
基
于
卷
积
神
经
网
络
分
类
算
法
的
改
进
2
9
4
.
1
基
于
注
意
力 模
型
的
卷
积
神
经
网
络
分
类算
法
2
9
4
.
2 CN
N
-
A
tt
e
n
t
i
on
模
型
训
练
3 6
4
.
2
.
1
词
向
量
维数
3 7
4
.
2
.
2
卷
积
层
大
小
3
7
4
.
2
.
3
D
r
o
p
o u
t
概
率
3
8
4
,
2
.
4
结
果
分析
3 9
4
.
3
本
章
小
结
42
第
五
章
文
本 分
类
实
例 系
统
的
设
讣
与
测
试
4
3
5
.
1
需
求
分 析
4
3
5
_
2
系
统
概
要
设
计
4 4
5
.
3
系 统
模
块
详
细
设 计
与
实
现
4
5
5
.
3
.
1
数 据
获
取
模
块
的
设
计 ^
实
现
4
6
5
.
3
.
2
数 据
预
处
理
模
块
的
设
计
1
j
文
现
4 8
5
.
3
.
3
类
别
特
征
阁
构
建
模
块
的
设
讣  ̄
实
现
4 9
5
.
3
.
4
分
类
器
模
块
的
设
讣
与 丈
现
5 0
5
.
3
.
5
结
果
展
示
模 块
的
设
计
巧
实
观
5 1
5
.
3
.
6
数
据
库
存 储 模块 的
设
计
与
实
现
5 2
5
.
4
系
统
模
块
测
试
5
3
5
.
4
.
1
测
试
环
境
5
3
5
.
4
.
2
结
果 与
分
析
5
4
5
.
5
本
章
小
结
5
7
第
六
章
总
结
与
展
望
5 9
6
.
1
论
文
总
结
5
9
6
.
2
未 来
展 望
6 0
参
考
文
献
6 1
6
5
攻
读
学
位
期 间
发
表
的 学
术
论
文
目
录
6
7
第
一
章
绪
论
第
一
章 绪
论
1
.
1
研
究
背
暈
与
意
义
随
着 信
息
技术
和
互
联
网
的
快
速
发
展 和
广
泛
应
用
,
网
络
逐
渐
成为
人
们
获
取
信
息
的
重
要
渠
道
,
各
类
信
息
数据数
量
呈
爆
炸
式增
长
,
人们
逐
渐
从信
息 匮
乏
的 时
代
走
进
信
息
过
载 的 时代
。
全
球 范 围 内 每
一
秒钟 都
会
产
生
数
以
亿
计
的
网
络
文 本
信
息
,
互
联
网
用
户
面
对
如
此
海
量
的
文
本
信
息
,
往
往
不
能
够
快
速
有 效
获
取
自
己
需
要
的
有
价
值
的
内
容
。
为
了
快
速
获
取
有
价
值
的
文
本
信
息
,
就 需
要
对
这
些
文
本
进
行 分
类
。
新
闻
文
本信
息
是
人们
接
触
较
为
广
泛
的
文
本
信
息
形
式
,
是
人
们
了
解
社
会动
态
、
把
握
社
会发
展
脉
络
的
重
要
手
段
之
一
。
在
互
联
网
日
益
发
展
壮
大
的
今
天
,
新 闻
文
本信
息
不
再
受
纸
质 媒
体
版
面
、
篇
幅
的
限
制
,
而
是
呈
现
出
信
息
量
庞
大
、
种 类
繁 多 的
特
点
。
利
用
计
算
机
对
这
些
新
闻 信
息
进
行
有 效 筛
选
和
分类
,
可
以
快
速
高
效
的
获
取
有
价
值
的
信
息
内 容
,
减
少
人
力 资
源
投
入
的
同
时
也
可
以
提
升
信
息
使
用
效
率
。
文
本
分
类
技
术
可
以
提
前
对
新
闻
信
息
进
行
过
滤
,
将
收
集
到 的
新
闻
进
行
分
类
,
生
成
类
别
文
章
库
,
可
以
方
便
用
户
浏
览
感
兴
趣
的
类
别
信
息
,
提
升 用
户
体
验
。
总
之
,
文
本
分
类
技
术
可
以
帮
助
人 们
对
信
息
进
行
筛
选
、
过
滤
,
在
现
实
生
活
中
具
有
较
为
重
要
的
研
究
意
义
。
随
着
机
器
学
习
的
发
展
,
文
本
分
类
已
经
逐
渐
从
人
工
操
作
过
渡
到
了
机
器
自
动
化
操
作
。
利
用
已
分
类
的
文
本
信
息
学
习
类
别
特
征
,
再
对
未
分
类
文
本
进
行 分
类
是
机
器
学
习
的
基
本步
骤
。
文
本 自
动
化
分
类
方
法
有
很
多
,
较
为
经
典
的
分
类
算
法
有
:
朴 素
贝
叶
斯
分
类算
法
、
支持
向
量
机
分
类
算
法
、
k
最
邻
近
分
类
算
法
以
及
决 策树
分
类
算
法
等
。
对
于
文
本
自
动
化
分类
算
法
的
改
进
,
其
目
的
就
在
于
如 何 以
更
贴
近
人类
的
思
维
方
式
对
文
本信
息
进
行
分
类
,
这
样
得
到
的
分
类
结
果
才
可
以
更
好
地
满
足
人
们
对
于
文
本
分
类
的
需
求
,
也
方
便
人
们
快
速
获
取
有
价
值
的
信
息
。
1
.
2
研
究
现
状
1
.
2
.
1
文
本
分
类
综
述
文
本
分
类
的
主
要
目
的
就
是
将
大
量
无
类
别
文
本
进
行 归
类
处
理
,
与
数
学
中
映
射
的
概
念
类
似
,
文
本
分
类
就
在
于
需
要
训
练
出
某
个
映射
规
则 来
对
未
知
类
别
的 文
本
进
行 分
类
,
可
以
计
算待 分
类
文
本
与
类
别
的 关
联
程
度
,
利
用
规
则
计
算
得
到 分
类
结
果
m
。
用
公
式
来
表
达
就
如 式
(
1
-
1
)
所
示
:
1
北
京 邮
电
大
学
工
学
硕
士
学
位
论
文
F
(
D
t
C
)
=
{
T
r
u e
,
F
a
l
s
e
}
(
1
-
1
)
在
公 式
(
1
-
1
)
中
,
D
^
D
u
D
^
.
^
D
n
}
代
表 的
是
待 分
类
文
档 的 集
合
,
C
H
C
U
C
2
,
.
. .
,
C
m
}
代
表 的
是
事
先 定 义 的
类
别
集
合
,
而
F
则
是
代
表
映
射
关
系
:
若
F
(
D
i
,
C
j
)
=
T
r
u
e
,
则
代
表
文
档
D
i
是
属
于
C
j
类
别
的
;
若
F
(
D
i
,
C
j
)
=
F
a
l
S
e
,
则
代
表
文
档
D
i
不
属
于
C
j
类
别
。
待 分 类
文
本
的
分
类
结
果
可
以
是
一
个
也
可
以
是
多
个
,
因
此
文
本 分 类
可
以
是
简
单
二
分 类
(
单
标
签
文
本
分
类
)
或
者
是
多
分 类
(
多
标
签
文
本
分 类
[
2
]
)
。
在
单 标
签
文
本
分
类 中
,
待
分 类
的
文
本
只
能
属 于
某 个
类
别
,
不
能
分 为
其 他 类
别
;
而
在
多 标
签
文
本 分
类
中
,
待
分 类
的
文
本
可
以
属
于
超
过
一
个
类
别
。
文
本 分
类
从
人
工
定 义
分 类
规
则
发
展
到 今
天
的
计
算
机
向
动
分 类
,
分
类
方
法
在
不
断
改
进
,
但
由
于
中
文
文
本 自 身
的
特
殊
性
,
文
类 的
一
般
流
程
一
直
未
曾
有 大
的
变
化
。
文
本 分
类
的
一
般
流
程
有
以
下
几
个
:
文
本
预
处
理
、
特
征
选
择
、
分 类
器
设
计
实
现
以
及
分 类 结
果
评
价 等
四
个
主
要
步
骤
。
训
练
文
本
经
过
预
处
理
和
特
征
选
择
后
,
过
滤
去
掉
对
分 类
无
意
义 的
标
签
和
特
征
词
,
再
进
行 文
本
学
习
,
然
后
得 到
可
用
的
分 类
器
,
将
测
试
文
本
进
行
预
处
理
后
,
输
入
到
训
练
好 的
分
类
器
中
,
最
终
得 到 分
类
结
果
。
图
M
的
流
程
图
简
述
了
这
一
过
程
。
h
=
n
训
练 文 本
?
文 本
预
处
理
?
特 征
选
择
-
T
L
铡 试 文 本
分
类
器
^
分
类 训 练
分
类结
果
分 类
器
评
估
图
1
-
1
分
类
流
程
流
程
图
随
着
计
算
机
技
术 的 快
速
发
展
,
人 们 越 来
越
倾
向
于
把
事 情 交给
计
算
机
来 完
成
,
对
于
文
本 分 类
的
发
展
来
说
,
也
是
这
个
道
理
:
利
用
计
算 机
对
己
分 类 的
文
本
进
行
学
习
分
析
,
然
后
将
学
习
好
的
分 类 规
则
应
用 于
待 分 类 的
文
本
并 得 到 分 类 结
果
,
这
就
是
文
本
分
类
中
的
机
器
学
习
[
3
]
。
浅
层
机
器
学
习
分
类
算
法
都
是
通
过
文
本
预
处
理
、
特
征
选
择
、
分
类
器
学
习
及
得
到
分
类
结
果
等
一
系
列
过
程
一
步
一
步
进
行 的
。
为
了
简
化
,
深
度
学
习
网
络
便
开
始
走
入
人
们 的
视
线
。
深
度
学
习
[
4
]
是
从
视
频
及
图
像
的
信
息
挖
掘
分 析
上
发
展
起来
的
,
对
于
特
征 的
把
握
更
加
立
体
,
作 为
机
器
学
习
的
分 支
,
深
度
学
习
也
逐
渐
被
应
用
到
文
本
分
类
领
域
。
2
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