一种改进的KNN文本分类算法

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改进的k_nn快速分类算法

2009，45（11）数据挖掘是用于大规模数据处理的一种新的思维方法和技术手段，它是在现实生活中数据量呈指数级不断增长，和以数据库技术为核心的信息技术逐渐成熟的背景下应运产生的一种技术。

数据挖掘可以帮助用户发现隐藏在大型数据库中的知识和有用信息。

它融合了人工智能（artificial in－telligence）、统计（statistics）、机器学习（machine learning）、模式识别（pattern recognition）和数据库等多种学科的理论、方法与技术，已经在商业、企业、政府、科研及体育等多种不同类型的组织机构和领域中获得了非常广泛地应用。

几种典型的数据挖掘方法的研究是关联规则、分类、聚类、预测、Web 挖掘等[1]。

聚类（clustering）是一种无监督的学习，是指在没有训练数据样本的情况下，依据数据对象自身的相似性将一组对象划分成一系列有意义的子集的描述性任务[2]。

通过制定数据对象的相似性度量标准，使得同一组内的数据有较高的相似度，不同组中的相似度较低。

一般不同的相似度量标准就有不同的聚类结果。

常用的聚类方法一般有基于模型的、密度的、划分的、层次的、网格的及混合的方法等[1]。

分类（classification）是一种有监督的学习，是指从一组已知类别的数据中发现分类规则，以此预测新的数据类别[3]。

常用的分类方法主要有决策树、神经网络、遗传算法、支持向量机等。

本文综合考虑了聚类和分类方法的特点，提出了改进的k-近邻快速分类算法，可达到快速分类的目的。

1K-均值聚类算法K-均值算法建立在误差平方和准则基础之上[4]，为了得到最优结果，首先要先选定一些代表点作为初始聚类中心，然后再用K-均值算法将其余的点化分到各类别中去。

假设样本集R={x1，x2，…，x N}含K（K<N）个类型，即R=S1∪S2∪…∪S K。

算法步骤[5]：（1）选取K个初始聚类中心：z11，z12，…，z1K，（右上脚码为寻找聚类中心的迭代次数）；（2）将其余的数据归类：取样本xi，若有|xi-z ml|<|xi-z ml|（其中i=1，2，…，N，l=1，2，…，K，l≠j，m是迭代次数），则xi∈S mj，S mj是聚类中心为z mj的样本集合；（3）计算新的聚类中心：z m+1j=1nj x∈SΣx（其中j=1，2，…，K），nj为该类S mj所含的样本数；（4）如果z mj=z m+1j，其中j=1，2，…，K，则程序结束，否则令m=m+1转到步骤（2）。

浅谈KNN算法在文本分类中的应用

浅谈KNN算法在文本分类中的应用K-最邻近算法在文本分类中的应用目录:一、引言二、算法简介三、ＫＮＮ的实现过程四、总结分析摘要：随着现在Internet以惊人的速度发展起来，人们已经进入信息大爆炸的时代，网络上的各种信息让我们眼花缭乱，如何在这海量的信息中给各种信息进行分类，从中提取出对我们有用的信息点，已日愈成为众多企业家、IT认识关注的焦点，在众多算法中，可以对信息进行的分类的有很多，包括k-Nearest Neighbor(kNN)、支持向量机(Support VectorMachines, SVM)、简单贝叶斯(Na?ve Bayes，NB)、Linear Least Squares Fits(LLSF)、NeuralNetwork(NNet)，而以下则是本人对k-Nearest Neighbor(kNN)算法在文本分类中的见解。

关键字：K-最邻近算法文本分类网页分类经过的简短的16节的数据挖掘课程后,对数据挖掘这一专业方向,从一无所知到,到有所了解,课上简单的了解几个数据挖掘的算法,其中一个印象比较深刻的就K-最邻近算法，但却不知道可以具体运用到什么地方去。

后来,经过课后上网学习研究得知,K-最邻近算法可以运用到分类问题中去,例如:对短信分类、过滤垃圾短信、网络页面分类等。

在网上经过了一番简单的研究,更具体的了解了ＫＮＮ算法，并得知了在文本分类中的简单运用．一、引言信息时代的发展,离不开Internet的飞速发展,这是一个信息爆炸的时代,人类每天产生的信息量都在急剧增长,而信息量的海量增加离不开网页,为了有效地组织和处理这海量的Web信息，需要对网页进行有效的分类．从文档分类得角度来看，文档分类可以分为人工分类和自动分类．人工分类是根据人的判断来进行分类，其特点是更准确，但是随之来的是确实需要投入大量的人力，这无疑给网络作业带来的高昂的代价，而且人工分类的效率很低，根本赶不上信息增长的速度．面对着每日剧增的信息量，人工分类显得那么的低效和昂贵，因此我们需要对网页实现自动分类，这一技术的实现则可以用到K-最邻近算法（KNN）。

一种基于中心文档的KNN中文文本分类算法

ｌｒｅｄｔｅｓｗｉｒｔｂｌｙ．ｕｔｆｃｓｗｉｈｒｂｅｏｌｗｓｅｄＢａｅｎＮＮｌｓｉｃｔｎ．ｈｅｎｉｅａｇａａｓｔｔｍｏｅｓａｉｔｂｔｉａｅｔｔｅｐｏｌｍｆｓｏｈｉｈｐｅ．ｓｄｏｃａｓａｉｔｅｓｍａｔｒ．ｉｆｏｃ１ｔｎｏｅｔｒｉｍｓｓｎｒｄｃｄ．ｄｃｕｔｒｎｏｕｌｃｎｅｏｕｎｓｎｅｉＴｉｅｈｄｅｕｅｔｅｎｍｂｒｏａｉｆｆａｕｅｔｏｅｉｉｔｏｕｅａｌｓｅｇｔｂｉｎｉｄｅｔｒｄｃｍｅｔｕｄｒｔｈｓｍｔｏｒｄｃｓｈｕｅｆ．
பைடு நூலகம்
Ｅｍａ：ｎｍｅ＠１３ｃｒ－ｉｔｇｅ６．ｎｌｉｏ
ＬＵｎ・）Ｔｉｇ、，ｌＡＮＧａＹＨｏ・ＡＯＨｏｇｉｎｇＫ－ｅｒｓｉｈｏｎｌａ．ｎａｅｔｎｅｇｂｒＣｈｎｓｔｘｃｔｇｒｚｔｏａｇｒｔｍｓｄｎｃｎｅｄｅ－ｉｅｅｅｔａｅｏｉａｉｎｌｏｉｈｂａｅｏｅｔｒｏｕ
ｍｅｔ．ｏｕｅｎｉｅｒｎｎｐｌａｉｎ，０１４（）１７１０ｎｓｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉｔｓ２１。７２：２－３．Ｃｃｏ
ＡｂｔａｔＩｏｄｒｏｅｒｈｏｘｒｃｎｏｍａｉｎｎａｐｃａｃｔｇｒｒｍａｇａａｏｒｅｔｘｕｏｔｃａｅｏｉａｓｒｃ：ｎｒｅｔｓａｃｒｅｔｔｉｆｒｔｏｉｓｅｉｌａｅｏｙｆｏａｌｒｅｄｔｓｕｃ，ｅｔａｔｍａｉｃｔｇｒｚ —

3.KNN不足与改进

KNN算法不足与改进学号：班级：姓名：专业：指导教师：摘要：KNN算法的核心思想是，通过计算每个训练样本到待分类数据的距离，取和待分类数据距离最近的K个训练样本，K个样本中哪个类别的训练样本占多数，则待分类数据就属于哪个类别。

本文首先说明了KNN算法的应用及优点，继而基于KNN算法的不足以及改进方法进行详细论述，最后结束语总结全文。

一前言KNN算法是对NN（nearest neighbor）算法即近邻算法的改进，最初的近邻算法是由T.M. Cover,在其文章”Rates of Convergence for Nearest Neighbor Procedures,”中提出的，是以全部训练样本作为带标点，计算测试样本与所有样本的距离并以最近邻者的类别作为决策，后学者们对近邻算法进行了各方面的改进。

1.1 KNN应用场景文本分类：文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务。

文本分类在搜索引擎中也有着大量的使用，网页分类/分层技术是检索系统的一项关键技术，搜索引擎需要研究如何对网页进行分类、分层，对不同类别的网页采用差异化的存储和处理，以保证在有限的硬件资源下，提供给用户一个高效的检索系统，同时提供给用户相关、丰富的检索结果。

回归：通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。

更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比。

可以使用knn算法做到比较通用的现有用户产品推荐，基于用户的最近邻(长得最像的用户)买了什么产品来推荐是种介于电子商务网站和sns网站之间的精确营销。

1.2 KNN有如下优点- 算法易于理解且易于实现- 几乎没有训练过程(只是需要确定K值和必要的预处理)- 可以在线更新- 非线性分类器，鲁棒性强二 KNN算法不足该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K 个邻居中大容量类的样本占多数。

基于K-Medoids聚类的改进KNN文本分类算法

基于K-Medoids聚类的改进KNN文本分类算法
罗贤锋;祝胜林;陈泽健;袁玉强
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2014(035)011
【摘要】为有效提高传统KNN算法(K最近邻算法)在海量数据的分类效率,分析传统KNN算法的分类过程,提出基于K-Medoids聚类的改进KNN算法.利用K-Medoids算法对文本训练集进行聚类,把文本训练集分成相似度较高的簇;根据待分类文本与簇的相对位置,对文本训练集进行裁剪,解决传统KNN算法在文本训练集过大时速度慢的问题.分析与实验结果表明,该裁剪方法能够合理有效地裁剪文本训练集,提高了KNN算法的运行效率和分类能力.
【总页数】5页(P3864-3867,3937)
【作者】罗贤锋;祝胜林;陈泽健;袁玉强
【作者单位】华南农业大学信息学院,广东广州510642;华南农业大学信息学院,广东广州510642;华南农业大学信息学院,广东广州510642;华南农业大学信息学院,广东广州510642
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于类别特征改进的KNN短文本分类算法 [J], 黄贤英;熊李媛;刘英涛;李沁东
2.基于聚类算法的KNN文本分类算法研究 [J], 江涛;陈小莉;张玉芳;熊忠阳
3.基于DBSCAN聚类的改进KNN文本分类算法 [J], 苟和平;景永霞;冯百明;李勇
4.基于聚类改进的Fisher与KNN判别分类算法对比研究 [J], 朱景福;李芳;鹿保鑫
5.基于改进K-modes聚类的KNN分类算法 [J], 王志华; 刘绍廷; 罗齐
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应用于中文文本分类的改进KNN算法

应用于中文文本分类的改进KNN算法
刘慧;杨宏光
【期刊名称】《今日科苑》
【年(卷),期】2010(000)008
【摘要】本文介绍了文本分类的基本流程及涉及到的相关技术,详细介绍了传统KNN方法并分析了它存在的不足之处,在此基础上提出了一种改进的KNN方法,该方法在相似度计算上进行了改进,通过实验证明了改进的KNN方法在宏召回率、宏准确率、宏F1值以及微F1上都有所提高。

【总页数】2页(P54-55)
【作者】刘慧;杨宏光
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种新的中文文本分类算法——One Class SVM-KNN算法 [J], 刘文;吴陈
2.应用特征聚合进行中文文本分类的改进KNN算法 [J], 张晓辉;李莹;王华勇;赵宏
3.基于改进KNN算法的中文文本分类方法 [J], 王爱平;徐晓艳;国玮玮;李仿华
4.基于改进ML-KNN算法的文本分类研究 [J], 邢娟韬; 白金牛
5.使用KNN算法的中文Web文本分类技术研究 [J], 曹勇;吴顺祥
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KNN不足与改进

学习文档仅供参考 KNN算法缺乏与改进学号：班级：：专业：指导教师：学习文档仅供参考

摘要：KNN算法的核心思想是，通过计算每个训练样本到待分类数

据的距离，取和待分类数据距离最近的K个训练样本，K个样本中哪个类别的训练样本占多数，那么待分类数据就属于哪个类别。本文首先说明了KNN算法的应用及优点，继而基于KNN算法的缺乏以及改进方法进行详细论述，最后结束语总结全文。

一前言 KNN算法是对NN〔nearest neighbor〕算法即近邻算法的改进，最初的近邻算法是由T.M. Cover,在其文章〞Rates of Convergence for Nearest Neighbor Procedures,〞中提出的，是以全部训练样本作为带标点，计算测试样本与所有样本的距离并以最近邻者的类别作为决策，后学者们对近邻算法进行了各方面的改进。 1.1 KNN应用场景文本分类：文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务。文本分类在搜索引擎中也有着大量的使用，网页分类/分层技术是检索系统的一项关键技术，搜索引擎需要研究如何对网页进行分类、分层，对不同类别的网页采用差异化的存储和处理，以保证在有限的硬件资源下，提供给用户一个高效的检索系统，同时提供给用户相关、丰富的检索结果。回归：通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比。可以使用knn算法做到比较通用的现有用户产品推荐，基于用户的最近邻(长得最像的用户)买了什么产品来推荐是种介于电子商务网站和sns网站之间的精确营销。

1.2 KNN有如下优点学习文档仅供参考

- 算法易于理解且易于实现 - 几乎没有训练过程(只是需要确定K值和必要的预处理) - 可以在线更新 - 非线性分类器，鲁棒性强

基于改进ML-KNN算法的文本分类研究

作者：邢娟韬[1];白金牛[2]
作者机构： [1]内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;[2]内蒙古科技大学包头医学院,内蒙古包头014040
出版物刊名：科技创新与应用
页码： 25-26页
年卷期： 2020年第9期
主题词：多标记学习;ML-KNN;最近邻;聚类;距离权重
摘要：由于传统ML-KNN算法数据集中每个特征具有相同权重,与事实上的不同特征具有不同权重相违背,故提出对ML-KNN算法的改进,用ML-KNN来构建分类模型进行分类。

为验证该算法的分类效果,选取算法常用的衡量标准与其他两种算法比较,结果表明由改进ML-KNN算法构造的模型要优于其他两种算法,能有效表达多领域数据集分类问题,算法效果更好。

一种改进的KNN分类方法

量空问模型（Ｓ．ＶＭ）向量空间模型是由Ｓｈｎ提出ａｏ的关于文本表示的模型，以特征项作为文本表示它的基本单位，特征项可以由字、或短语组成．词所有的特征项构成特征项集，个文档可以表示为一个每
２ＫＮ分类的不足及改进Ｎ
２１Ｋ．ＮＮ分类中文本的机器表示及相似性比较
Ｋ个文档所属类的分值统计完毕之后，按分值即
进行排序．测文档应该属于分值最大的一类，待
传统ＫＮ分类中文本的表示一般采取的是向Ｎ
了该方法的不足，ＫＮ分类中的文档相似性度量公式提出了一种改进方法．对Ｎ改进方法是
在文本属性关联和概念共现等基础上提出来的．类实验结果表明，类准确率平均提高分分
了约ｌ％．２
关键词：文本分类；Ｎ向量模型；ＫＮ；相似度
收稿日期：０８—０２２０７— ７作者简介：国华（９１一）男，朱１５，江苏省无锡人，教授，主要从事信息处理及数据库方面的研究
维普资讯
・
６６・河南工程学院学报 Nhomakorabea自然科学版）
特
２０缶０８．
一
种改进的Ｋ分类方法ＮＮ
朱国华，传鹏程
（中原工学院计算机学院，南郑州４００）河５０７
摘
要：绍了基于向量空间模型（Ｓ中的ＫＮ文本分类方法，介ＶＭ）Ｎ分析了ＫＮ方法的实质，出Ｎ指

基于粗糙集与改进KNN算法的文本分类方法的研究

ｆｒｔｘｓｗｔｏｉｎｉｎｌｅｔｒ．Ｈｏｅｅ．ｗｅｔｅｌｉｒｅｎｍｂｒｏｉｈｄｍｅｓｏａｘｓｈｒｄｔｎｌｏｔｉｌｗｄｍｅｓｏａｃｏｓｅｈｖｗｖｒｈｎｉｄａｓｗｔｌｇｕｅｓｆｈｇ — ｉｎｉｎｌｅｔ．ｔｅｔａｉｏａｈａｔｉＫＮＮａｇｒｔｍ，ｄｅｔｈｅｄｔｒｃｓｏｓｄｒｂｅｔｅｔａｎｎａｌｓｅｕｔｉｎｒａｅｉｌｒｔａｃｌｔｎａｄｒｄｃｄｌｏｈｉｕｔｅｎｅＯｐｏｅｓｃｎｉｅａｌｈｒｉｉｇｓｍｐｅ，ｒｓｌｎｉｃｅｓｄｓｍｉｉｙｃｕａｉｎｅｕｅｏａｌｏ
问题，文首先利用粗糙集对高维文本信息进行属性约简，除冗余属性，本删而后用改进的基于簇的ＫＮ算法进行文本分Ｎ类。通过仿真实验，明该方法能够提高文本的分类精度和；率。证位确
ｃａｓｃｔｎｅｉｉｎｙｏｓｌｅｅｓｉｇｐｏｌｍｓｈｓｐｐｒｕｅｈｏｇｅｔｏＯｒｄｃｅａｔｂｔｓｏｅｉｏａｌｌｓｉａｉｆｃｅｃ．Ｔｏｖｎｕｎｒｂｅ，ｔｉａｅｓｓｔｅｒｕｈｓｔｉｆｏｍｅｈｄｔｅｕｅｔｔｕｅｆｄｃｓｎｔｂｅｈｉｒｉａｄｒｍｏｅｒｄｎａｔａｔｂｔｓｎｈｎｔｅｉｒｖｄｃｕｔｒｂｓｄＫＮＮａｇｒｈｉｓｄｔｌｓｉｅｔ．Ｓｍｔａｉｎｒｓｌｎｅｖｅｕｄｎｔｕｅ．ａｄｔｅｈｍｐｏｅｌｓ — ａｅｉｒｅｌｏｉｍＳｕｅｃａｓｙｔｘｓｉｄｔｅｕｔｔＯｆｏｓｓｏｈｔｔｅｍｅｈｄＣｍｐｏｅｔｅｐｅｉｉｎａｄａｃｒｃａｅｏｘｃａｓｆａｉｎｈｗｔａｈｔｏａｉｒｖｈｒｃｓｏｎｃｕａｙｒｔｆｔｔｌｓｉｃｔ．ｎｅｉｏＫｅｒｓｒｕｈｓｔｍｐｏｅｙｗｏｄ：ｏｇｅ；ｉｒｖｄＫＮＮａｇｒｈ；ｔｘｌｓｉｃｔｎｍｅｈｄｌｏｉｍｅｔｃａｓｆａｉｔｏｔｉｏ

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性最小二乘方估计（ＬＦ和贝叶斯算法（Ｂ等。ＫＬＳ）Ｎ）ＮＮ分类方
法具有简单、有效、非参数的特点，向量空间模型中最好的分是
在分类阶段所执行的操作与训练阶段类似，先对待分类的
文本进行预处理、特征选择和特征项权重计算，然后将得到的
信息安全与技术・０１７・５．２１．２０
ＴｃｎｌｇｎｔｄｅｈｏｏｙａｄＳｕｙ・技术探讨
足之处．出了一种改进的Ｋ提ＮＮ文本分类算法一类内均值ＫＮ算法。Ｎ通过实验表明，于传统的ＫＮ算法，算法提高了文相对Ｎ该本分类系统的稳定性和分类性能，有一定的应用价值。具
【关键词】文本分类；分类流程；ＮＫ值ＫＮ；
其中的高维特征向量对分类效果有诸多不利影响，因此需要通
过特征选择来降低特征向量的维数。用的特征选择方法有基常
于文档频率的特征提取法、信息增益法、统计量和互信息法等。然后计算特征项的频度，得出所有特征项的权重（特征项的权重表明了其区分文本类别能力的强弱）。最后用文本向量集来训练选定的分类器，得到分类模型。
【ｂｔｃＴｉｐｐｒｅｃｂｓｅｔａｓｃｔｎｒｅｓｎｌｅｃｎｌｉｈｈａｅｎＫＮａｏｉｍＯｅｒｉｃｌｎｔｔＡｓａｔ】ｈｅｄｓｒｅｘｃｓｉａｏｏｓｄｅｔｔｈｏｇｓｉｓｄＮｇｒ．ｖｒｅｎｅｎｖｕａｄｅｒｓａｉｔｆｉｐｃａｒａｄｅｏｅｗｃｂｌｉｏｌｔｈ－ｌｏＫａｅｘａ
自动文本分类就是指在给定的分类模型下，根据文本的内
容让计算机自动判断文本类别的过程。从数学的角度看，文本
括训练阶段和分类阶段两部分。
在训练阶段，先需要对经过人工分类的具有一定代表性首的文本集进行预处理，行汉语分词、除停用词等。处理即执去预后的文本所得到的特征项形成了一个维数非常高的特征空间，
技术探讨・ｅｈｏｏｙａｄＳｕｙＴｃｎｌｇｎｔｄ
一
种改进的ＫＮ文本分类算法Ｎ
刘辉应培培
（宁工程技术大学辽宁葫芦岛１５本文介绍了基于ＫＮ算法的文本分类流程及相关技术。Ｎ针对ＫＮ文本分类算法过分依赖Ｋ值和文本集分布情况的不Ｎ
ｓｔｉｒｕｉｒｅｄｆｉｎｅｆＮｌｓｃｔｎａｏｉｍ，ｎｉｐｏｅＮｌｓｃｔｎａｏｉｍｈｓｂｅｒｓｎｄｉｏｄｒｏｏｅｃｍｅｉｅｓｉｔｎａｅｔｅｃｄｓｏＮｃｓｉａｏｌｒｄｔｏｂｈｉｅＫａｆｉｉｇｔａｒｖＫＮｃｓｉｉｌｒｈａｅｎｐｅｅｔｒｅｖｒｈｍｄａｆｏｇｔｉａｅｎｔｏ．ｔ
ｅｆｍａｃ．ｐｒｒｎｅｏ
【ｅｗｒｓ】ｅｔａｓｃｔｎｃｓｉｔｎｒｅｓＫＮＫａｅＫｙｏｄｔｓｉａｏ；ｌｓｃｉｏｓ；Ｎ；ｌｘｄｆｉａｆｏｐｃｉｉａＶｕ
Ｏ引言．
伴随着信息化技术的飞速发展，各种电子文本数据的数量也随之急剧增加。传统的人工文本分类方式已远远不能满足当今社会发展的实际需要，研究和发展快速、准确的自动文本分
ＡｍｐｏｅＮｌｒｈｏｅｔＣｌｓｃｔｎｎＩｒｖｄＫＮＡｇｉｍｆｒＴｘａｉａｉｏｔｓｆｏｉ
ＬｕＨｕＹｎｉｅ／ｉｉｇＰｅ－ｉｐ
ｒｉｏｉｇｅｈｉａｎｖｒｉＬａｎｎＴｃｎｃｌＵｉｅｓｔｙＬａｎｎｌｄｏ２０）ｉｏｉｇＨｕｕａ１５１５
分类就是一个映射的过程，它将类别未定的文本映射到给定的文本类别中，且这种映射可以是一对一的，也可以是一对多的。文本分类技术在智能检索、数字图书馆、信息过滤、互联网信息监控及搜索引擎等领域有着十分广泛的应用。其涉及到自然语言处理、计算机领域的模式识别和图书馆科学中的分类学等多个学科。自然语言处理是文本分类的基础，模式识别是文本分类器设计的算法基础，分类学则是文本分类的一个应用。比较常用的分类方法主要包括支持向量机（Ｍ）Ｓ、ＶＫ近邻（Ｎ、ＫＮ）线
类技术已经成为现代信息处理领域的一大热点。
类算法之一。
１文本分类流程．
一
个文本分类系统不仅是一个自然语言处理系统，更是一
个典型的模式识别系统，系统将输入的待分类文本，根据一定
的规则和算法确定该文本的类别。通常来说，分类过程包文本
ＥｐｒｅｔｓｏｅａｃｍａｅｉｔａｉｎｌＮｌｒｍｔｓａｏｔｐｖｓｅｔｔａｓｃｔｎｓｓｍ咖ｂａｄｄｓ＇ｔｎｘｅｍｎｗｄｔｏｐｒｗｔｈｔｄｉａＫＮａｏｔ，ｉｌｒｍｉｒｅｘｄｓａｉｔｉｓｈｈｔ，ｄｈｅｒｔｏｇｉｈｈｇｉｍｏｔｅ＇ｏｙｅｈｈ￣咐ｎａｓｃｉｄｏｉａ