TF-IDF与改进BP神经网络：社交平台垃圾文本高效过滤

随着互联网的快速发展和用户行为的转变，社交平台上短文本的大量使用使得垃圾文本的过滤问题日益突出。针对这一挑战，本文提出了一种结合TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）和改进的BP神经网络（Backpropagation Neural Network，反向传播神经网络）的社交平台垃圾文本检测方法。TF-IDF是一种常用的文本特征提取技术，它通过衡量一个词在文档中的重要性来判断其是否具有垃圾文本的特性。 首先，作者们利用结巴分词工具对社交平台上的文本进行预处理，对文本进行切词，并去除停用词，以减少无关词汇的影响，形成关键词数据集。这一步骤有助于提取文本的核心内容，提高后续分析的效率。 接着，对构建的关键词数据集，通过计算每个关键词在文本中的频率和在整个语料库中的逆文档频率，生成文本的关键词向量。这个过程对文本向量进行了降维，减少了维度，保留了最能代表文本特征的关键信息，形成了特征向量。这种特征选择方式有助于降低噪声，提高模型的区分能力。 然后，利用改进的BP神经网络作为分类器，对这些特征向量进行训练和学习。改进的BP神经网络可能涉及调整了学习率、激活函数、网络结构等参数，以优化模型性能，防止过拟合或欠拟合，提高垃圾文本和非垃圾文本之间的分类准确性。 实验结果显示，在使用1000维文本特征向量的情况下，该方法能够有效地识别和过滤垃圾文本，达到平均分类准确率高达97.72%，证明了这种方法的有效性和实用性。这样的成果对于维护社交平台的绿色环境，提升用户体验具有重要意义。 总结来说，这篇研究论文主要探讨了如何利用TF-IDF和改进的BP神经网络技术对社交平台的垃圾文本进行有效过滤，通过分词、特征提取、降维和分类等步骤，构建了一个高效且准确的垃圾文本检测模型。该成果不仅提升了文本处理技术在社交领域的应用水平，也为其他类似问题提供了有价值的参考。