【摘 要】
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在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0804406);山东省重点研发计划项目(2016ZDJS02A05)
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在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题是如何在确保分类准确率的同时缩短分类时间。提出使用分类模型FastText学习单词特征以解决该问题,同时在数据集上使用停用词处理方法降低噪声数据对分类模型的影响。实验结果表明,使用FastText文本分类模型在数据集上准确率达到96.11%,比传统模型提高近4%,且模型处理每条文本的平均时间为1.5ms,缩短了约1/3。
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