基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（一）

最新推荐文章于 2025-02-10 20:01:00 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 文本分类 汉字字频 libSvm 神经网络
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本文档介绍了一种基于汉字字频特征实现的新闻文本分类器，旨在达到99.99%的准确率。作者计划通过开源代码抽取特征数据，使用libSvm和神经网络进行分类，目标是创建一个无需复杂预处理且具有良好推广性的分类器。数据来源为搜狗文本分类语料库，但目前只能获取到部分数据。下篇将提供C#源代码，用于生成字频特征。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >



基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（一）

基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（二）

基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（三）

简介

文本分类系列文章，详细并且公开源码的一步一步实现一个新闻文本分类器，准确率搞的夸张一点99.99%并且不是过拟合的99.99%而是具备良好推广性的99%，主要技术特点是采用汉字字频作为特征，和SVM、多层神经网络的应用。

目标

对新闻文本进行二分类，即判断一篇新闻是属于军事类还是非军事类。新闻定义为50个汉字以上的短文，而不是一句话新闻。

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