基本信息

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文档摘要

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基于相似度的PU文本分类算法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，文本数据呈指数级增长，如何高效地组织和管理这些文本数据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关键技术，旨在将文本分配到预先定义好的类别中，在诸多领域都发挥着重要作用，如新闻分类、垃圾邮件过滤、情感分析、信息检索等。通过文本分类，能够快速地从海量文本中筛选出有价值的信息，提高信息处理的效率和准确性，为用户提供更加精准的服务。

传统的文本分类方法大多基于有监督学习，这类方法需要大量的标注数据来训练模型。在实际应用中，获取大规模高质量的标注数据往往面临诸多挑战。一方面，标注数据需