基本信息

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文档摘要

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文本分类中TF-IDF算法的优化与创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，互联网上的文本数据呈指数级增长。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能领域的重要研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言，其中文本分类是自然语言处理的核心任务之一。文本分类是指根据文本的内容将其划分到预先定义的类别中，例如新闻分类、垃圾邮件过滤、情感分析等。它在信息检索、知识管理、舆情监测等众多领域有着广泛的应用，能够帮助人们快速筛选和管理海量的文本信息，提高信息处理的效率和准确性。

TF-IDF（TermFrequency-Inv