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作为一种经典的文本分类算法,KNN简单、实用,在许多实际系统中有广泛的应用,但若待分样本位于易判区域时,KNN却做了许多无用计算。基于此,本文提出一种改进算法,借鉴于蚁群算法,引入了组相似度这个新颖概念,使得当待测样本位于易判区域时,能很快得出判定结果;当待测样本位于难判区域时,该算法退化为KNN的原始算法。 相似文献
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文本分类是自然语言处理领域的一项重要任务,具有广泛的应用场景,比如知识问答、文本主题分类、文本情感分析等.解决文本分类任务的方法有很多,如支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型和朴素贝叶斯(Naïve Bayes)模型,现在被广泛使用的是以循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和文本卷积网络(TextConventional Neural Network,TextCNN)为代表的神经网络模型.本文分析了文本分类领域中的序列模型和卷积模型,并提出一种组合序列模型和卷积模型的混合模型.在公开数据集上对不同模型进行性能上的对比,验证了组合模型的性能要优于单独的模型. 相似文献
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