【摘要】：伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),互聯(lián)網(wǎng)包含了越來(lái)越多的各種格式的數(shù)據(jù)和信息,而這些信息中的大部分都是以text或者h(yuǎn)ypertext的格式出現(xiàn)的,那么如何有效的組織和管理這些大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)和信息,并且能夠精準(zhǔn)地從中挖掘出有用的信息正是我們目前所面臨的困難,所以基于機(jī)器學(xué)習(xí)的中文文本分類技術(shù)已經(jīng)成為一項(xiàng)非常有意義的研究課題。本文選取網(wǎng)頁(yè)新聞作為語(yǔ)料庫(kù),針對(duì)中文文本分類問(wèn)題進(jìn)行了深切的探討和研究。本文首先介紹了文本分類領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀;接著對(duì)文本分類的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探索和研究,包括信息檢索模型、文本的向量表示和中文文本分詞的相關(guān)技術(shù)。在傳統(tǒng)的TFIDF算法基礎(chǔ)上,本文創(chuàng)新性地采用詞頻放大法弱化文本長(zhǎng)度對(duì)特征項(xiàng)權(quán)重的影響;在處理文本高維稀疏性向量矩陣時(shí)引入哈希技巧,提高了整個(gè)分類過(guò)程的空間和時(shí)間效率。在此基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步介紹了各種分類算法,包括樸素Bayes算法、K近鄰算法、隨機(jī)森林算法以及支持向量機(jī)算法。最后本文通過(guò)Python軟件編程完整實(shí)現(xiàn)了中文文本分類系統(tǒng),將數(shù)據(jù)集其中的80%作為訓(xùn)練集,20%作為測(cè)試集,進(jìn)行交叉驗(yàn)證,建立準(zhǔn)確率、召回率和!"值一系列指標(biāo)對(duì)各種分類算法性能進(jìn)行評(píng)價(jià),得出支持向量機(jī)算法的分類效果最好,其精確率、召回率和!"值都高達(dá)92%;K近鄰分類算法分類效果最差,雖然平均精確率為75%,但是回召率和!"值分別只有19%和12%的結(jié)論,并且深入分析了導(dǎo)致分類效果的原因和相關(guān)的改進(jìn)方法,同時(shí)對(duì)下一步文本研究工作提出了展望。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：C81

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2787586