随 着 大数据 时 代 的 快速发 展 ， 文 本 信 息 数据 量 急 剧 增 加 ， 为 了 获 取有 价值 的 信 息 ， 提升 信 息 获取 效 率 ， 就 需 对这些文本信 息进 行分类 。 因 此 ， 文 本分类系 统 的 研 究 与 实 现具 有 重要 意 义 。 新 闻 文本 是 文本信 息 的一个重 要组成部分 ， 也 是人 们 获取 信 息 的重要 方式 。 本 文 以 新 闻 文本 分类为依 托 ， 对 当 下 文本分类算法进 行 改进 ， 以 新 闻 文本分类系 统 为 实例 对文 本 分类系 统 的 设计 与 实 现进 行 说 明 ， 完 成 文 本 分类算法 的 研 究工 作 。 本文 以 大数据 时代背 景及 分类技术 的 发 展为背景 ， 对 贝 叶斯 分类 算 法 以 及 卷积 神 经 网 络 分类 算 法进 行 了 改进 ， 以 提升 分类 的 准确 度 ， 主 要 工作 内 容 有 以 下 几个方面 ： 第一， 本 文 针对 不 同 种 类 的 文本 分类方 法做 了 调 研 ， 通过 阅 读 文

matlab 实现SVM文本分类和关键字检索，有界面，能够方便的进行操作，不只是算法，是做毕业设计和project的比较好的选择。

随着互联网技术的快速发展，互联网上的文本数据变得越来越多，传统的人工文本类 别划分方法已经无法应对当前的数据量，自动文本分类技术成为研究的热点。作为文本挖 掘技术的主要分支，文本分类技术可以有效解决大数据发展下的文本自动分类需求。特征 选择和文本分类算法是文本分类技术的两个关键部分，本文主要针对这两个部分进行研究。 在特征选择部分，本文提出一种基于卡方统计量(CHI)和互信息(MI)的混合特征 选择方法(CHMI)，该方法首先针对卡方统计量方法对低频词敏感的缺点，引入词频因子 进行改进，然后使用调节参数改善互信息方法对类别敏感的不足，最终结合改进后的两种 方法，得到对低频词和类别均有较好处理效果的混合特征选择方法。实验结果表明，与传 统的卡方统计量方法和互信息方法相比，本文方法在支持向量机、朴素贝叶斯和K最近邻 分类器上，均可以有效提高文本分类的准确率。 在文本分类算法部分，分类器采用支持向量机，支持向量机的核心是核函数，本文提 出一种基于多项式核函数和高斯核函数的混合核函数。该核函数具有多项式核函数和高斯 核函数的优点，既具有多项式核函数能够提取整体特征的能力，又利用高斯核函数对局部

文本分类，使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等

这个链接是测试集，训练集请见这个链接： 本语料库由复旦大学李荣陆提供。test_corpus.rar为测试语料，共9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。文件较大（训练测试各50多兆），下载时请耐心等待。

1、内容概要：本资源主要基于bert（keras）实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：bert_model.py是基于keras-bert构建Bert模型对文本进行分类。

disp('展示BP的训练集分类') bp_train_accuracy=sum(J==J1)/length(J) figure stem(J,'bo'); grid on hold on plot(J1,'r*'); legend('网络训练输出','真实标签') title('BP神经网络训练集') xlabel('样本数') ylabel('分类标签') hold off %% 测试集准确率 tn_bp_sim = sim(net_bp,P_test);%测试 [I J]=max(tn_bp_sim',[],2); [I1 J1]=max(T_test',[],2); disp('展示BP的测试集分类') bp_test_accuracy=sum(J==J1)/length(J) figure stem(J,'bo'); grid on hold on plot(J1,'r*'); legend('测试输出','真实标签') title('BP神经网络测试集') xlabel('样本数') ylabel('分类标签') hold off

1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、主要内容：邮件数据集email，email文件夹下有两个文件夹ham和spam，其中ham文件夹下的txt文件为正常邮件，spam文件下的txt文件为垃圾邮件；停用词文件stopwords_cn.txt；Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现源码；Email_NB.py垃圾邮件分类实现源码。

文本的二进制分类 这是将短信分类为垃圾邮件或非垃圾邮件的示例预热。 这是一个通用实现，可以用作基准和进一步的开发。 该实现包括对文本和Naive Bayes分类器的一些粗略清理。 还可以使用Flask应用程序进行部署。 如何开始 创建环境 我使用conda在Unix环境中创建环境。 $ conda init $ conda create -n ENV_NAME python=3.8.5 $ conda activate ENV_NAME 安装要求 需求已经放在单独的requirements.txt文件中。 要安装它们，请运行以下命令： $ pip install -r requirements.txt 要下载英语的spacy实用程序，请执行以下操作： $ python -m spacy download en_core_web_sm 跑步 要分别训练和创建模型，您应该转到src ：

1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。