14、元启发式算法与深度学习中的文本数据优化

元启发式算法与深度学习中的文本数据优化

1. 元启发式算法在文本分析中的应用

在商业和应用中，大多数数据使用基于文本，包含从文本数据中构建的认知系统语料库。因此，组织拥有分析文本的方法至关重要。元启发式算法有助于研究人员实现高质量的文本挖掘，它有潜力创建全局优化的解决方案，而经典方法通常只能找到局部解决方案。

1.1 元启发式算法的优势

元启发式算法能够在复杂问题上找到最优和全局解决方案，与采用局部方法解决优化问题的经典方法相比，它在处理聚类和分类问题以从目标文本数据中提取特征方面表现出色。此前研究表明，仅有有限数量的元启发式算法被应用于文本分析领域。

1.2 已识别的元启发式算法

研究中识别出了 11 种元启发式算法，具体如下：
| 序号 | 算法名称 |
| ---- | ---- |
| 1 | 蚁群优化算法（Ant colony optimisation） |
| 2 | 遗传算法（Genetic algorithms） |
| 3 | 蚁狮优化器（Ant lion optimiser） |
| 4 | 蝙蝠算法（Bat algorithm） |
| 5 | 猫群优化算法（Cat swarm optimisation algorithm） |
| 6 | 乌鸦搜索算法（Crow search algorithm） |
| 7 | 布谷鸟优化算法（Cuckoo optimisation algorithm） |
| 8 | 蜂群优化算法（Bee colony optimisation） |
| 9 | 粒子群优化算法（