基于机器学习的文本分类技术研究进展

• 作者: 孙逸菲
• 来源期刊: 移动信息
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 机器学习 计算机
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 144-145
• 页数: 2页
• 分类号: TP181
• 字数: 2329字
• 语种: 中文

摘要

信息化时代信息容量出现爆发性增长的趋势,信息量的增加在丰富人们生活的同时也会造成一定麻烦,为了实现科学高效工作就需要对海量信息进行有效管理.文本分类就是这样一种技术,这种技术能够帮助人们迅速荻取准确信息.同传统的文本分类技术相比,基于机器学习的文本分类方式应用更为广泛,效果也更为明显.这项技术所发挥的作用也越来越重要,正因为如此就需要对基于机器学习的文本分类技术进行深入分析.从文本分类概念入手重点分析了当前的研究进展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙逸菲	沈阳化工大学信息工程学院	3	8	2.0	2.0