南昌工程学院学报(南昌工程学院学报文章： 基于机器学习的文本分类算法的研究与应用)
1.引言
随着互联网技术和信息技术的迅速发展，信息超载现象越来越严重。在这种背景下，如何快速准确地获取所需要的信息，甚至去筛选和分类这些信息，成为了当前一个热点的问题。文本分类作为信息处理领域的重要研究领域，其算法已经成为文本挖掘、搜索引擎、情报监测、新闻自动分类等领域的核心技术之一。在此基础上，本文研究以机器学习算法为基础的文本分类方法及其应用。
2.文本分类的基本概念
文本分类是指将文本对象（如：文章、新闻、邮件等）自动分类到预定义的多个类别中，同时还能体现文本的主旨和意图。在文本分类技术的应用中，需要根据不同的目标制定不同的分类标准和分类目录。文本的分类目录要体现具体应用的业务需求，而分类标准则可以根据文本样本或领域知识来设计。
3.机器学习算法在文本分类中的应用
在文本分类中，机器学习算法主要有贝叶斯分类法（Naive Bayes）和支持向量机（SVM）算法。贝叶斯分类法是概率推理方法的一种，将分类问题转化为各特征属性条件下对各类别先验概率的计算，以最终概率最高的分类结果作为最终判别结果。支持向量机算法是一种非线性分类器，通过寻找到样本之间最优的分界面，能够将不同类别的文本正确地分类，同时可以准确地把未知文本归类到相应的文本类别中。
4.机器学习算法在文本分类中存在的问题
机器学习算法在文本分类中的应用具有很大的优势，但同时也存在一些问题，如：有些算法要求附加手工提取的文本特征，而文本特征的选取是否合理直接影响文本分类的效果；另外，某些算法训练的时间很长，特别是在文本数据集较大的情况下，造成的时间成本和空间成本都非常高。
5.文本分类算法的应用
机器学习算法作为文本分类的核心技术之一，已经被广泛应用于各个领域。在新闻方面，各大门户网站和新闻网站的推荐系统中，支持向量机和贝叶斯分类法是比较常见的应用；在情报分析领域，各国情报部门也广泛使用文本分类算法，从海量的情报信息中挖掘有用的领域信息。
6.结论
机器学习算法在文本分类领域中具有重要地应用价值，能够有效准确地将文本归类，解决分类问题。在实际应用中，应综合考虑各种因素，包括文本特征选取、算法选择、数据预处理等，以影响到分类效果。
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