| 面向社交平臺應急關聯信息的文本分類綜述 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1720 K | |
| 標簽： 文本分類 機器學習 深度學習 | |
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| 文檔介紹：緊急事件發生初期，及時從海量社交平臺數據中挖掘有效信息為應急響應提供決策參考具有重要意義。隨著自然語言處理技術飛速發展，文本分類已被逐漸運用于該領域，主要可分為基于傳統機器學習的K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機等方法，以及基于深度學習的CNN、RNN、GCN、Transformer等方法。從算法原理、發展歷程、適用領域及性能優劣等方面對當前主流的文本分類方法進行分析，調研了社交平臺應急關聯信息文本分類的研究現狀與熱點，歸納了現有方法面臨的問題與挑戰，展望了未來研究方向，為后續科研工作提供參考與啟示。 | |
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