：基于機器學習的文本分類

摘要：，本文主要研究了基于機器學習的文本分類方法在自然語言處理領域的應用。通過使用深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，對大量文本數(shù)據(jù)進行學習和訓練，實現(xiàn)了高效的信息提取和分類能力。實驗結果表明，該方法能夠顯著提高文本分類的準確性和穩(wěn)定性，尤其是在面對復雜文本數(shù)據(jù)時表現(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，以進一步提升分類效果。總體而言，該文提出的基于機器學習的文本分類方法對于自然語言處理領域的研究和應用具有重要的理論價值和實用意義。