在大数据时代,网络上的文本数据日益增长。采用文本分类技术对海量数据进行科学地组织和管理显得尤为重要。文本分类算法的研究起源于上个世纪50年代,一直受到科研人员的广泛关注。本文围绕文本分类的关键技术和基本流程进行重点阐述,主要包括文本预处理、词和文本的分布式表示、特征降维、分类算法等多个模块。其中详细分析了几种分类模型与分类方法,如深度学习、迁移学习、强化学习等等。此外,本文简单介绍了文本分类的评价指标与应用场景,并对当前面临的挑战及未来的发展趋势进行总结、预测。
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