基于机器学习的文本分类技术分析与研究

• 作者: 王丁
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 文本分类技术 随机森林算法
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 90,92
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 1562字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16660/j.cnki.1674-098X.2020.08.090

摘要

在大数据时代下,每天会产生海量的文本信息,为实现对海量文本信息的高效利用,就必须运用文本分类技术剔除信息中的冗余信息,并对文本进行自动分类,在分类文本中提取出具有使用价值的信息,为信息检索与数据挖掘技术的应用打下基础.在信息数据爆发式增长的环境下,文本分类技术已经成为数据挖掘、信息检索以及提高信息资源利用价值的重要技术.本文从概述文本分类技术入手,将随机森林算法作为重点,研究了基于机械学习的文本分类技术,期望对提高文本分类性能有所帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丁	黑龙江工程学院计算机科学与技术学院	16	126	6.0	11.0