为解决单一的卷积神经网络(CNN)缺乏利用上下文本信息与单一循环神经网络(RNN)对局部信息把握不全面问题,提出一种基于注意力机制......

针对文本多分类算法中,由于不平衡数据集产生的小样本分类数据准确率低问题,提出基于轮廓系数动态K-means聚类的文本多分类混合式......

随着文本数据的大量涌现,对文本的分类需求也愈加强烈。然而多数学者都是直接使用查全率、查准率和F_β值来对文本分类结果进行评......

近年来,网络问政平台的涌现带来了政府与公众互动模式的革新,促进了公众与政府互动交流的无缝连接,也逐步成为政府了解民意、汇聚......

传统多类文本多分类算法存在计算量大和训练时间长的问题,为此利用黄金分割（Golden Selection,GS）和支持向量域描述（Support Vector D......

随着互联网的发展,网上购物成为主流消费方式,随之产生了大量的商品文本数据,需要对商品进行准确而高效的分类。利用机器学习进行......

随着国家经济活力的进一步增强,上市公司总数不断增多,金融公告数据分析的难度进一步加大。为了更快速、准确地为风投公司、资金托......