基于关键词进行文本分类的研究与应用

文本分类是自然语言处理(NLP)领域比较常见的应用场景。经过分类的语料便于用户进行更有针对性地进行数据分析。传统的文本分类通常基于机器学习,其效果受学习集数据的量和准确度的影响很大。本文通过建立分类关键词表的方法,结合词频统计、设置阈值和梯度参数等技术手段,实现对没有学习集或少量学习集的语料进行分类。