基于TFIDF和梯度提升决策树的短文本分类研究

自然语言处理是人工智能领域中的一个热门方向,而文本分类作为自然语言处理中的关键技术受到专家学者的广泛关注。随着机器学习技术的发展,决策树算法已经在文本分类中取得了较好的分类效果。本文针对短文本分类问题,利用TFIDF提取文本特征后,结合梯度提升决策树算法进行文本分类,并与朴素贝叶斯、逻辑回归和支持向量机的分类效果进行对比分析,验证了梯度提升决策树用于短文本分类的可行性。

人工智能与数据挖掘技术应用分析

人工智能对于社会生活具有重要作用,在数据时代下,深入探讨数据挖掘技术也是当下主流的研究趋势。文章先分析了大数据技术和人工智能技术,随后介绍了人工智能和数据挖掘技术的应用,包括日常生活应用、智能化服务研究、知识经济化生产。