云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 文本分类算法

文本分类算法: 作品数：196被引量：1046H指数：18; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：秦玉平李云红陈宇石洪波吕小勇更多>>; 相关机构：南京邮电大学北京邮电大学华南理工大学北京工业大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划山西省自然科学基金更多>>

基于MRMR和SVM的短文本分类算法改进研究: 《计算机与数字工程》2025年第1期164-169,共6页章启超周莲英丁腊春; 特征集质量和分类器性能是影响短文本分类效果的两个重要因素。具有最大特征最小冗余特点的MRMR算法是目前常用的特征降维算法,论文通过基于词分布频率的调节因子改进该算法,调节因子会在计算特征互信息值的时候降低低频特征词的权重,...; 关键词：短文本分类特征降维 MRMR算法支持向量机 ADABOOST

物联网环境下的深度学习文本分类算法的研究与实践: 《计算机应用文摘》2024年第16期90-92,共3页宋丹; 通过将各种智能设备连接在一起,物联网技术实现了对数据的实时采集、传输和处理。这个过程中产生了大量蕴含丰富信息的文本数据(如设备的日志信息、用户的反馈意见),它们对设备的状态监测、故障预警、用户行为分析等具有重要意义。然而...; 关键词：物联网深度学习文本分类词向量卷积神经网络

融合文本分类算法的皮肤病辅助诊疗模型: 《中国医学物理学杂志》2024年第8期1046-1052,共7页凌天诸佳珍焦阳李露芳; 教育部产学合作协同育人项目(202102242027,202102242043)。; 针对当前皮肤病辅助诊断中生物医学特征建模规模较小且耗费巨大人工成本,而患者疾病特征的时间序列同样无法准确描述等难点,本研究运用融合文本分类算法,融合常用的文本分类模型TextLSTM、TextCNN、RCNN得到皮肤疾病辅助诊疗模型(TLNN模...; 关键词：皮肤病辅助诊断融合文本分类算法 D-S证据理论医学特征

知识增强的BERT短文本分类算法被引量：1: 《计算机工程与设计》2024年第7期2027-2033,共7页傅薛林金红郑玮浩张奕陶小梅; 国家自然科学基金青年科学基金项目(61906051);广西科技计划基金项目(2020GXNSFAA297255)。; 为解决短文本信息不全且缺乏领域知识导致关键信息难以充分挖掘而造成的深度学习模型分类性能不足等问题,提出一种知识增强的双向编码器表示转换器(BERT)短文本分类算法(KE-BERT)。提出一种建模短文本与领域知识的方法,通过知识图谱进...; 关键词：短文本分类深度学习双向编码器表示转换器知识图谱领域知识知识适配器知识增强

文本分类算法及其应用场景研究综述被引量：4: 《计算机学报》2024年第6期1244-1287,共44页刘晓明李丞正旭吴少聪张宇辰白红艳程泽华陈卓李永峰兰钰沈超; 国家重点研发计划(2020YFB1406900);国家自然科学基金(62272371,61902308U21B2018,62103323,62161160337,61822309,61773310);博士后创新人才支持计划基金(BX20190275,BX20200270);博士后面上基金(2019M663723,2021M692565);中央高校基础科研经费(xzy012024144);陕西省重点产业创新计划项目(2021ZDLGY01-02)资助.; 随着大数据时代的到来,互联网中的文本信息迎来了井喷式的增长.文本分类作为自然语言处理中最重要的技术之一,其广泛应用于多个领域,如情感分析、新闻分类、自然语言推理、主题标记、抽取式问答、虚假内容检测等.从传统机器学习分类方...; 关键词：文本分类机器学习深度学习评价指标数据约束

基于距离相关系数的局部实例加权朴素贝叶斯文本分类算法: 《应用数学进展》2024年第6期2901-2911,共11页骆洁琴彭萍胡桂开; 朴素贝叶斯算法具有简单高效的特点,被广泛应用于文本分类。方法要求属性之间满足条件独立性假设,然而该假设在现实中很难满足。同时,随着大数据时代到来,文本数据呈现非线性结构的特点,经典朴素贝叶斯算法拟合效果不高。为解决以上问题...; 关键词：文本分类朴素贝叶斯实例选择实例加权距离相关系数

基于词性过滤和改进边权重的短文本分类算法被引量：1: 《长春工业大学学报》2023年第6期546-551,共6页许梦玥侯秀萍王俊华; 吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20191311KJ)。; 针对短文本存在特征稀疏和信息不规范等特点,文中在TextGCN模型的基础上通过增加词性过滤减弱无关词对特征选择的影响,并加入TF-CR算法提高类别无关词权重,最后,通过与几个经典模型进行对比,验证改进模型的有效性。; 关键词：词性过滤特征选择短文本分类

基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法被引量：4: 《计算机科学》2023年第9期278-286,共9页易流耿新宇白静; 四川省科技计划项目(2022NSFSC0555)。; 自然语言处理是人工智能与机器学习领域的重要方向,它的目标是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言。自然语言处理的一个重点研究方向是从文本内容中获取信息,并且按照一定的标签体系或标准将文本内容进行自动分类标记。相比于单...; 关键词：层级多标签文本分类预训练模型注意力机制卷积神经网络树形结构

基于Bi-LSTM和图注意力网络的多标签文本分类算法被引量：2: 《计算机应用与软件》2023年第9期145-150,183,共7页杨茜; 郑州大学体育学院2023年级院级青年骨干教师培养计划(QNGGJS202302)。; 针对当前大多数分类算法忽略标签之间相关性的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)的多标签文本分类算法。使用词嵌入工具对文本序列和标签中的词向量进行预处理后的文本序列和...; 关键词：多标签文本分类双向长短时记忆网络图注意力网络深度学习

基于TextCNN模型的文本意图识别算法改进研究被引量：5: 《武汉理工大学学报》2023年第8期133-139,共7页窦乔吕博文汪洲邵锦依郑懿钟毅; 文本分类算法常被用于自然语言处理领域,该算法可帮助系统理解用户输入的文本,准确判断用户的意图或需求,以便提供相应的回答或服务。作者在TextCNN文本分类模型的基础上融入情绪信息、词向量以及语句特征,提出一种新的意图识别模型emoB...; 关键词：人工智能自然语言处理文本分类算法意图识别技术特征增强

文本分类算法