35、机器学习中的作者身份识别与分类数据编码技术

机器学习中的作者身份识别与分类数据编码技术

在当今的数据驱动时代，机器学习在各个领域都发挥着重要作用。本文将探讨两个重要的主题：作者身份识别和分类数据编码技术，旨在为相关领域的研究和实践提供有价值的参考。

作者身份识别研究

作者身份识别是一个具有挑战性的问题，旨在通过文本特征来确定文本的作者。在一项研究中，研究人员提出了一种智能且高效的解决方案。

• 模型选择与评估 ：研究中选择了多种分类模型，包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和决策树。通过实验评估，发现朴素贝叶斯模型的准确率为 84%，明显高于 SVM 的 74% 和决策树的 47%。这表明朴素贝叶斯在作者身份识别任务中表现出色。
• 数据预处理 ：在数据处理方面，词形还原（lemmatization）被证明比词干提取（stemming）更有效。词形还原有助于提升数据质量，使模型更易于分析。同时，召回率、精确率和 F 度量等性能指标均达到 0.84，进一步证明了模型的良好性能。

模型	准确率
朴素贝叶斯	84%
SVM	74%
决策树	47%