：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)

摘要：，本文主要研究了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)方法在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了高效的信息提取和分類(lèi)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著提高文本分類(lèi)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，尤其是在面對(duì)復(fù)雜文本數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出更好的性能。本文還探討了模型優(yōu)化和特征選擇策略，以進(jìn)一步提升分類(lèi)效果?？傮w而言，該文提出的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)方法對(duì)于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的研究和應(yīng)用具有重要的理論價(jià)值和實(shí)用意義。