文本分类

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

数据挖掘 2 2024-05-15

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。

数据挖掘 4 2024-04-30

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。

数据挖掘 2 2024-07-14

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。

数据挖掘 4 2024-05-01

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。

数据挖掘 3 2024-05-25

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。

算法与数据结构 2 2024-07-14

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。

数据挖掘 4 2024-05-25

基于Hadoop平台的大规模文本分类并行化研究

文本分类作为信息检索与数据挖掘的核心技术和研究热点，在近年来得到了广泛关注和快速发展。随着文本数据量的指数增长，有效管理这些数据的需求日益迫切。在分布式环境下，采用基于Hadoop平台的TFIDF分类算法，这是一种简单而有效的文本分类算法，基于向量空间模型和余弦相似度进行分类。通过对两个数据集的实验验证，结果表明这种并行化算法在大数据集上表现出色，具有实际应用的潜力。

数据挖掘 2 2024-07-14

数据挖掘在文本分类与生物信息学应用

博士论文探讨了数据挖掘技术在文本分类和生物信息学中的应用。

数据挖掘 2 2024-05-25

基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法

文本自动分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究领域。针对难以获取大量带类标签的训练集的问题，提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法。该算法分两种情况处理：一是对于新增有类标签的样本，直接重新计算其属于某类别的条件概率；二是对于新增无类标签的样本，利用现有分类器为其指定类标签，然后利用新样本来修正分类器。实验证明，该算法有效且可行，相较于Naive Bayes文本分类算法，精度更高。增量式Bayes分类算法的提出为分类器更新开辟了新的途径。

数据挖掘 1 2024-07-13