文本分类算法综述与代码实现

最新推荐文章于 2020-11-20 10:32:35 发布
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本文深入探讨了文本分类系统的四个核心部分：特征抽取、降维、分类器和评估。重点介绍了TF-IDF和Word2Vec向量化方法在特征抽取中的应用，并讨论了几种常见分类算法的优劣。此外，还提到了评估模型性能的指标，如FScore、ROC及AUC等。

     大部分文本分类系统包含特征抽取、降维、分类器和评估四部分，本文围绕这个分类系统进行探讨。

     输入：

     特征抽取：使用TF-IDF，Word2Vec向量化

     分类器：分类算法

     评估：预测测试集和评估模型，F Score、ROC以及AUC等

目前采用的几种特征抽取方法没有考虑句法结构信息，例如下图中的指示代词

CNN

HAN

Random MultiModel Deep Learning

各类算法对比

评估

...

 

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