文件名称：使用机器学习和深度学习模型进行文本分类-研究论文
文件大小：481KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 13:58:46
Statistical Methods Machine Learning Text
在数据起着重要作用的所有应用程序中，例如大学，企业，研究机构，技术密集型公司和*资助机构，维护不规则数据是一个巨大的挑战。 对于实体（对象，位置，事物），大多数数据是不规则形式的。 到目前为止，数据分析或文本挖掘将检查数据集中的实体关系，以获得可反映数据集中存在的信息的有效模式。 该信息用于决策。 “文本分析将文本转换为数字和数字”，以按顺序构成数据并帮助检测模式。 如果数据更有条理，则分析会更好，最终决策也会更好。 手动处理数据的每一位都很困难，并且很难对数据进行分类。 这导致智能文本处理工具出现在NLP领域，以分析语言和词汇模式。 挖掘之前，修改并熟悉数据的性质非常重要。 随着信息量度的增加以及对精度或准确性的要求，文本分类需要自动化的过程。 另一个有吸引力的研究机会是使用深度学习系统构建复杂的“文本数据模型”，该模型具有执行具有语义要求的复杂NLP任务的能力。 数据分析构成了文本分类的基础，并且可以充当信息探索背后的引擎。 这些结果可用于支持决策过程的紧急应用程序。 这些决定有助于人类改善资源并带来最大的收益。 未来的研究包括改进的参数优化方法，以反映有效的知识发现。