引进【文章长度】作为特征 来提高 文本分类准确率

最新推荐文章于 2025-04-27 20:27:21 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yellow_python/article/details/115308820
针对护肤品广告、护肤医学、体育用品广告和体育新闻四种类别文章区分困难的问题，通过引入文章长度作为特征，结合分词编码和机器学习模型，显著提高了分类准确率。在深度学习中，双向LSTM模型在验证集上达到了100%的准确度。

文章目录

1、场景

现有4种类文章，分别为：
1、护肤品广告
2、护肤医学
3、体育用品广告
4、体育新闻

其中1和2的文字内容很像，3和4的文字内容很像
单用【分词编码+逻辑回归】不能分出

而1234的文章长度如图

对此可引入文章长度特征来优化准度

2、文章长度特征示例

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

y = ['长篇小说'
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