"基于多特征融合的中文文本分类研究：特征工程与机器学习优化"

随着移动互联网和社交网络的快速发展,用户产生的大量在线文本信息如用户投诉、在线评论等变得越来越丰富。对这些数据进行有效挖掘能够帮助企业及时发现其中蕴含的商业价值和用户需求，因此文本分类作为自然语言处理中的重要任务备受关注。 目前，在文本分类领域，主流的方法主要分为两种：基于传统机器学习和基于深度学习。基于传统机器学习的方法通常会进行特征工程和使用不同的机器学习分类器。在特征获取阶段中，词袋法是其中一种被广泛使用的方法，虽然简单易用，但无法考虑关键特征词之间的语义顺序信息。为了弥补这一缺陷，一些研究者通过添加 n-gram 或短语来获取单词的顺序信息。在分类阶段，线性分类器如朴素贝叶斯等也被广泛应用。然而，这些传统机器学习方法在解决数据稀疏问题上仍有不足，影响了模型的分类效果。 另一种高效的文本分类方法是基于深度学习的方法，这种方法能够更好地捕获文本数据的语义信息。相比传统机器学习方法，深度学习更加灵活和适应性强，可以自动学习到数据中的特征表示。然而，深度学习方法受到数据量需求大和训练时间长的限制，对于少样本问题表现并不理想。 在本文中，我们提出了一种基于多特征融合的中文文本分类方法，旨在克服传统机器学习和深度学习方法的局限性。首先，我们通过词袋法获取文本数据的关键语义特征，然后结合 n-gram 或短语的方法获取单词的顺序信息。接着，我们将得到的特征表示与深度学习方法相结合，利用神经网络来学习数据的高级语义特征。最后，我们采用多特征融合的方式将传统机器学习和深度学习的结果整合起来，从而获取更加全面和准确的文本分类结果。 通过实验验证，我们的方法在文本分类任务中取得了良好的效果，不仅提高了分类准确性，还降低了模型对数据稀疏性的敏感度。这表明基于多特征融合的方法能够有效地提升文本分类的性能，对于企业挖掘在线数据中的商业价值具有重要意义。 综上所述，本文提出了一种新颖的基于多特征融合的中文文本分类方法，通过综合利用传统机器学习和深度学习的优势，不仅提高了分类准确性，还降低了对数据稀疏性的敏感度。这一方法在文本分类任务中具有广阔的应用前景，能够帮助企业更好地挖掘在线文本数据中的信息，为商业决策提供有力支持。最后，我们相信基于多特征融合的文本分类方法将会在未来的研究中继续发挥重要作用。