13、新冠推文分类与数据挖掘中的分类算法应用

新冠推文分类与数据挖掘中的分类算法应用

在当今信息爆炸的时代，数据挖掘和机器学习技术在各个领域的应用愈发广泛。本文将聚焦于新冠推文分类以及数据挖掘中分类算法的应用，深入探讨相关技术和方法。

新冠推文分类的深度学习技术

在处理新冠推文分类问题时，首先需要对数据进行预处理。具体步骤如下：
1. 数据预处理
- 分词 ：将新冠推文数据集进行分词处理，把推文转换为句子，再将句子拆分为单词。
- 去除停用词 ：在数据集中去除停用词，以减少无关信息的干扰。
- 归一化 ：对分词后的单词进行归一化处理，应用词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）技术，修改所有语法类别，如性别、人称、语态、时态、数量、格和体等，同时处理词的屈折变化，如词中缀、前缀、后缀以及其他内部修改、元音变化等。
- 标签转换 ：将 15 个标签从分类格式转换为数字格式，以便模型更容易理解。

2. 深度学习模型

   • 卷积神经网络（CNN） ：是一种传统的深度学习模型，用于预测和分类文本数据。它在处理空间数据方面表现强大，通过可学习的权重和偏置来降低输入形式，以便在不丢失数据集预测和分类特征的情况下轻松处理文本数据。然而，CNN 存在梯度爆炸和长期依赖的局限性。
   • 循环神经