28、社交媒体文本分类与4G、5G通信技术对比研究

社交媒体文本分类与4G、5G通信技术对比研究

社交媒体文本分类

在当今数字化时代，社交媒体产生了海量的数据。这些数据在灾难管理、疾病爆发监测以及假新闻检测等应用中具有重要价值。然而，社交媒体文本属于非结构化数据，要进行分类就需要将其转化为结构化数据，这就离不开特征选择技术。

特征选择与模型训练

首先，从基于TF - IDF的向量中选取最相关的标记。特征选择后，将数据集分为两部分：随机选取70%的样本作为训练样本，剩下30%的样本用于模型测试或验证。接着使用之前讨论过的深度神经网络架构，利用训练样本对算法进行训练，再用验证样本测试模型。在验证过程中，训练好的算法会预测输入样本的类型，并与实际的类别标签进行比较。

以下是具体步骤：
1. 特征选取 ：从TF - IDF向量中挑选最相关标记。
2. 数据集划分 ：
- 70%作为训练样本。
- 30%作为验证样本。
3. 模型训练与验证 ：
- 用训练样本训练深度神经网络算法。
- 用验证样本测试模型，比较预测类型与实际标签。

结果分析

采用Python技术实现了不同的社交媒体文本特征选择技术，并使用常见的分类算法，从训练和验证的准确率、损失率等方面衡量特征选择技术的性能。同时，还计算了训练时间和内存使用情况来评估效率。

1. 准确率计算 ：准确率是衡量分类正确性的指标，计算公式为 (A=\frac{S_C}{S_T}\ti