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《文本分类综述》PPT课件欢迎来到《文本分类综述》的课程讲座!通过本次课程,我们将深入了解文本分类的定义、常见方法、核心问题以及其应用领域什么是文本分类?文本分类是一种将文本自动归类到预定义类别的任务它在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用常见的文本分类方法传统机器学习算法朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等机器学习算法在文本分类中应用广泛深度学习算法卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等深度学习算法在文本分类中取得了重要的突破文本分类的核心问题特征提取数据预处理12如何从文本中提取有代表性的特征,以便让对文本数据进行清洗、分词、去停用词等处模型更好地进行分类理,以保证模型的准确性文本分类的典型模型多分类模型二分类模型单层感知机、多层神经网络、集成学习等模型常用逻辑回归、分类器、算法等模型常SVM Adaboost于多分类任务用于二分类任务文本分类的评价指标准确率分类模型预测正确的样本占总样本数的比例召回率所有正确分类的样本中,被模型预测为正确的样本占比文本分类的应用情感分析•垃圾邮件过滤•新闻分类•文本搜索•总结文本分类的发展历程当前研究热点从传统机器学习到深度学习,文本分类在过去几十基于深度学习的模型优化、跨语言文本分类等是当年中取得了巨大的进展前文本分类研究的热点方向。