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> 北邮计算机人工智能原理实验:中文文本分类器
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数据预处理采用jieba进行分词和TF/IDF加权,利用pandas和scipy等库进行数据存储
采用朴素贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)三种模型实现训练和测试
数据集来源: http://thuctc.thunlp.org/
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人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种前沿的计算机科学技术,其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识,并利用深度学习、机器学习等算法,使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中,人工智能体现在诸多领域:如机器人技术,其中机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主决策;语言识别和语音助手技术,如Siri或小爱同学,它们能理解并回应用户的语音指令;图像识别技术,在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析;自然语言处理技术,应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外,专家系统能够在特定领域提供专业级建议,物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式,从工作场景到日常生活,智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量,同时也在挑战伦理边界与社会规则,促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
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北邮计算机人工智能原理实验:中文文本分类器.zip (32个子文件)
SJT-code
TermVector.py 2KB
CreatAllFile.py 1KB
LR.py 2KB
Evaluation.py 1022B
coo_test.npz 3.18MB
LICENSE 1KB
Confusion_Matrix.csv 681B
Preprocessing.py 3KB
coo_train.npz 3.21MB
coo_train_dic.npz 3.76MB
Bayes.csv 831KB
Confusion_Matrix_SVM.csv 462B
.idea
other.xml 233B
vcs.xml 180B
misc.xml 201B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 993B
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 268B
AI-Final.iml 731B
.gitignore 224B
人工智能实验报告.pdf 999KB
coo_test_dic.npz 3.18MB
stop_words_ch.txt 4KB
CreatDict.py 4KB
Bayes.py 4KB
SVM.py 2KB
GetData.py 2KB
.gitignore 2KB
TF_Matrix.csv 194KB
Confusion_Matrix_LR.csv 471B
README.md 407B
stop_sign.txt 249B
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