Jan, 2024

文本分类：回顾、实证和实验评估

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TL;DR通过使用方法论分类将算法进行细分并实施实证评估和实验比较，我们的研究是第一篇利用此方法论分类对文本分类算法进行分类的综述论文。
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发现论文，激发创造
  • 文本分类算法综述

    本研究讨论了文本分类算法的概述，包括不同的文本特征提取、降维方法、现有算法和技术、评估方法，并探讨了每种技术的限制和在实际问题中的应用。

    Apr, 2019

  • 文本分类综述：从浅层到深度学习

    本论文综述了自 1961 年至 2021 年期间文本分类领域的研究成果，包括传统方法和深度学习方法，提出了特征提取和分类技术的分类法，并对各个分类进行了详细的介绍，同时比较了不同方法之间的优缺点和各种评价指标，对未来的研究方向和面临的挑战进行了概述。

    Aug, 2020

  • 文本分类：深度学习方法的视角

    本文介绍基于深度学习的文本分类算法，包括文本分类任务所需的重要步骤，如特征提取、特征降维和评估策略与方法，并对不同的深度学习文本分类方法进行比较和总结。

    Sep, 2023

  • 关于推荐系统中大数据的经验和实验观点：综合调查

    本研究探讨大数据推荐系统中的算法，并提出了一种基于三级层次结构的分类方法，通过实证和实验评估，对各种技术进行了排名。同时，研究还展示了大数据技术在推荐系统领域的未来前景和进一步研究的机会。

    Feb, 2024

  • 犯罪预测的数据挖掘技术的实证与实验洞察：综述

    对犯罪预测方法学进行了全面分析，包括统计方法、机器学习算法和深度学习技术，提出了方法学分类体系，并进行了实证评估和实验比较，以便全面了解犯罪预测算法，并展望了未来犯罪预测技术的发展和进一步研究的机会。

    Feb, 2024

  • 自动文本分类中的机器学习

    介绍了文本分类中主流的基于机器学习技术的方法，并就文档表示、分类器构建和评估等三个问题展开讨论。

    Oct, 2001

  • 使用机器学习模型对文本进行分类并确定对话偏移

    该研究旨在使用自然语言特征提取方法在机器学习中，将朴素贝叶斯、逻辑回归和支持向量机等基本模型用于检测讨论线路偏离主题时教师必须介入的情况，从而实现文本分类和语义分析。

    Nov, 2022

  • 文本挖掘综述：分类、聚类和提取技术

    这篇论文探讨了文本挖掘的任务及技术，其中包括文本预处理、分类和聚类，并简要介绍了文本挖掘在生物医药领域中的应用。

    Jul, 2017

  • 层次多标签文本分类的最新进展：一项综述

    本文综述了层次化多标签文本分类的最新进展，包括开源数据集、主要方法、评估指标、学习策略和当前面临的挑战，并列举了一些未来的研究方向，以便社区进一步改进该领域。

    Jul, 2023

  • 基于深度学习的文本分类：综述

    本研究综合评述了 150 多种基于深度学习的文本分类模型，包括情感分析，新闻分类，问答和自然语言推理，并讨论了它们的技术贡献、相似性和优势，同时提供了 40 多个流行数据集的概述。最后，我们对不同深度学习模型在流行基准测试上的性能进行了定量分析，并讨论了未来的研究方向。

    Apr, 2020