简单来说，SVM 就是画一条线或者一个超平面，把空间分成两个子空间，一部分包含属于某一组的向量，另一部分包含不属于该组的向量。
3.深度学习
深度学习是一组受人类 电报筛查 大脑工作方式启发的文本分类算法。深度学习有可能以最少的工程特征达到高精度水平。文本分类中使用的两种常见深度学习架构是和卷积神经网络。
SVM 和 NB 文本分类算法的缺点是它们在达到特定阈值后会停滞不前。添加更多数据并不能使它们更准确。另一方面，深度学习会随着尽可能多的额外数据而变得更好。然而，深度学习的缺点是它需要比传统机器学习算法更多的训练数据。
一些最好的深度学习算法是 Word2Vec 和 GloVe。
4.混合系统
顾名思义，混合系统是基于规 则的系统和机器学习系统的结合。混合系统最好的方面是，可以通过为尚未正确识别的冲突标签添加特定规则来对其进行微调。
如何评估文本分类器的性能？
最好的方法是交叉验证。此方法涉及将训练数据集拆分为相等长度的样本集。对于每个集合，使用剩余的样本训练文本分类器。文本分类器对各自的集合进行预测，然后将结果与人工注释的标签进行比较。它使您能够找出预测何时 另外一部分年轻人与老正确以及何时出错。
利用这些结果，可以建立性能指标来评估分类器的效果。文本分类器在当今时代具有重要意义。
为什么公司使用机器学习进行文本分类？
由于以下原因，它很有用。
1.可扩展性
手动分析和整理数据可能是一项挑战。个性化方法要求分类器仔细检查每一段文本，以了解并决定如何构建它。机器学习可以轻松 以极快的速度和极低的成本分析数百万份文档。
2.实时分析
文本立即应对危急情况 巴哈马商业指南 并立即采取行动。它们可以做出准确的实时预测，从而使公司能够立即采取行动。
3. 一致性
文本分类算法可消除人为错误。人为错误可能因注意力分散、疲劳和无聊而悄悄产生。此类错误会不断增加并导致其他错误。机器学习是理想的解决方案，因为它对所有数据应用相同的标准，从而确保高度的一致性。
文本分类有多种应用，例如对短文本进行分类或组织大型文档。文本分类的一些最佳示例包括语言检测、情感分析、意图检测和主题标记。
1. 语言检测
此文本分类应用程序根据语言对传入的文本进行分类。它有助于根据语言将支持工单直接发送给相应的团队。
2.情绪分析
这是一个自动化过程，可确定文本是正面的、负面的还是中性的。它在产品分析、客户