基于机器学习的文本分类技术研究进展
近些年来,在信息的搜索以及对数据进行挖掘的研究等领域中,文本自动分类技术是这个领域最新、最关键的技术,并且在互联网纷繁复杂的信息处理方面以及机器学习的基础知识上,文本分类技术处理面临种种挑战,在算法、模型以及对产品的评测进行一系列的研究工作,该文总结了当前在机器学习基础上的关键问题,例如:Web页的分类方法,分类的多层性,算法的扩展特性,标注的瓶颈,文本分类技术的分散性以及线性.该文综合考虑了以上因素,对其进行科学合理的分析,并对基于机器学习的文本分类技术的研发与改进方法提出几点建议与措施,希望可以起到借鉴作用.
机器学习;文本分类;结束研究;进展
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TP3(计算技术、计算机技术)
2021-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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