15、阿拉伯文本分类与行人速度预测研究综述

阿拉伯文本分类与行人速度预测研究综述

阿拉伯文本分类相关技术

在阿拉伯文本分类领域，有多种技术和算法被应用和研究。
1. 深度神经网络（DNN）
- 结构与特点 ：DNN 除了隐藏层外，还有输入和输出层。隐藏层是为网络增加更多计算而添加的额外层，当任务对于小型网络来说过于复杂时使用，其数量可达上百层。DNN 具有出色的精度，被认为是具有革命性的技术。
- 类型 ：有多种类型的 DNN，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，不同 DNN 模型的区别在于它们的连接方式。
2. 特征选择
- 定义与作用 ：特征选择是提高分类过程性能的重要元素之一，它通过消除冗余和无关数据，选择重要数据来降低分类过程的复杂性。
3. CHI 平方
- 原理 ：CHI 平方是一种使用两个独立变量和两个变量从大数据集中提取随机数据的统计方法，在数据挖掘过程中，它是一种特征选择方法，用于文本分类系统的预处理步骤。
4. 改进的 CHI 平方（ImpCHI）
- 改进之处 ：ImpCHI 是经典 CHI 方法的增强版，研究结果表明，它在选择阿拉伯文本数据时非常有效。在光学干燥过程中，与阿拉伯语和决策树结合使用时，在恢复措施方面，ImpCHI 的表现优于传统 CHI。
5. 灰狼优化器（