文本分割

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数据挖掘文本分类题目及附件
数据挖掘竞赛题目:文本分类 附件资源:* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准
构建文本分析模型tinyxml指南
12.8操作步骤第一步:使用“Nominal to Text”操作符,将属性att2的数据类型转换为文本。这一步骤是为了告知RapidMiner我们需要处理的是文本数据,详见图12.3。接下来,连接“Process Documents from Data”操作符,将其输入端与“Nominal to Text”连接,输出端“exa”和“wor”连接至结果端,详见图12.4。双击“Process Documents from Data”操作符,进入其设置界面,添加默认参数配置的“Tokenize”分词器操作符,详见图12.5。
Python实现中文文本分句的示例
定义管理选项不安装EM组件,如果有需要可以以后建立美河学习在线www.eimhe.com
基于类别特性的 KNN 文本分类算法改进
论文提出了一种基于独立类别特性的改进 KNN 文本分类算法,该算法通过利用文本的不同类别特征来提高分类精度。
基于标签主题模型的网络文本分类研究
随着互联网的快速发展,文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究,更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。
COVID-19文本分析与MATLAB应用
新冠疫情期间,文本分析技术通过MATLAB平台展现出了强大的应用潜力。
深度学习文本分类系统构建与性能验证
基于深度学习构建文本分类系统,提出系统架构和关键技术,通过验证比对传统模型、TextCNN、CNN+LSTM等模型,提升分类准确率和特征提取能力。
Web挖掘与文本分类中的特征选择算法
面对海量Web数据,如何高效处理和分析成为关键。特征选择算法作为数据挖掘、文本分类以及Web分类的核心技术之一,为我们提供了有效解决方案。通过筛选最具代表性的特征,该算法可以降低数据维度、提高模型效率,并提升分类精度。
中文文本分类语料库测试集下载
中文文本分类语料库测试集下载包含了复旦大学李荣陆提供的测试语料。其中,test_corpus.rar包含9833篇文档,用于测试;train_corpus.rar则是包含9804篇文档的训练语料。两个语料库各分为20个相同类别,并按照1:1的比例划分。
快速文本分类系统的新关键词提取方法
使用改进的分词方法,提取动词、虚词和停用词作为关键词。 应用评分算法筛选关键词。 分类123篇文档,提高分类速度而不影响准确率。