基本信息

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文档摘要

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基于SPN的文本分类：原理、应用与优化探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，文本数据正以指数级速度增长。从新闻资讯、社交媒体帖子，到学术论文、商业报告等，文本信息无处不在。如何从这些海量的文本数据中快速、准确地获取有价值的信息，成为了亟待解决的问题。文本分类作为自然语言处理领域的一项核心任务，旨在根据文本的内容将其划分到预先定义好的类别中，如新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等。它不仅能够帮助用户高效地组织和管理文本数据，还能为后续的数据分析、决策支持等提供有力的基础。

传统的文本分类方法主要基于机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等。这些方法在一定程度上取得了较好的效果，