几种基于MOOC的文本分类算法的比较与实现

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摘要：机器学习是人工智能的主要内容之一,文本分类正是机器学习中典型的监督学习场景。而机器学习在在线教育平台中的应用正是现阶段的发展趋势。首先介绍了文本分类的背景及意义,文本分类系统中的文本预处理部分,介绍了信息增益算法、主要成分分析等相关技术;文本分类的分类算法部分,主要介绍了Ada Boost技术。在遵循文本分类流程的基础上,设计了一个3模块文本分类系统:一、中文分词及去停止词模块;二、文本向量化及特征降维模块;三、分类器模块。文本分类系统的具体实现上,全部采用开源工具完成,使用Ansj实现模块一,Weka实现模块二、三。按照文本分类流程,利用文本分类系统进行了实验,并对实验中得到的数据进行了分析和总结。为了提升最后的分类效果,在特征降维这一步中,添加了IG-LSA(信息增益(IG)-潜在语义分析(LSA))的混合降维方法。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94352X/201609/82749090504849544857484857.html

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