隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,機器領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。作為機器學(xué)習(xí)中最重要的組成部分,要實現(xiàn)對信息的有效檢索以及對數(shù)據(jù)的充分挖掘就必須要全面掌握文本自動分類技術(shù)。在社會持續(xù)發(fā)展的過程中,文本分類技術(shù)也取得了顯著的發(fā)展。但是在其實踐過程中也尚存在一些問題,需要從多方面入手對其進行深入研究與綜合評判。本文就對基于機器學(xué)習(xí)的幾種文本分類技術(shù)進行了系統(tǒng)的研究,并指出了文本分類技術(shù)的未來發(fā)展方向。 

【文章來源】：軟件. 2019,40(09)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

Tancorp60數(shù)據(jù)集分類方法性能Fig.1Tancorp60datasetclassificationmethodperformance

SogouC數(shù)據(jù)集分類方法性能Fig.2SogouCdatasetclassificationmethodperformance

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3079591