机器学习在中文期刊论文自动分类研究中的应用_王昊

资 源 简 介

机器学习在中文期刊论文自动分类研究中的应用_王昊

详 情 说 明

机器学习技术正在中文期刊论文自动分类领域展现出强大的应用潜力。王昊的研究探讨了如何利用机器学习算法对海量中文期刊论文进行智能分类。传统手动分类方式存在效率低下和主观性强的问题，而机器学习方法通过特征提取和模式识别，能够实现更高效、更准确的分类效果。

研究主要采用了文本挖掘和自然语言处理技术来处理中文期刊论文。首先对论文标题、摘要和关键词进行分词处理，然后通过TF-IDF算法提取特征向量。在分类算法选择上，研究对比了朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等不同模型的性能表现，发现深度学习模型在分类准确率上具有明显优势。

这项研究为大规模中文期刊论文的分类管理提供了智能化解决方案，有助于学术资源的组织和检索效率提升，同时也展示了机器学习在中文文本处理领域的应用价值。