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层次化特征提取驱动文本分类的技术革新与实践探索.docx

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    层次化特征提取驱动文本分类的技术革新与实践探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今信息爆炸的时代，互联网技术的飞速发展使得文本数据呈指数级增长。从新闻资讯、社交媒体动态，到学术文献、电子商务评论等，各类文本信息充斥在人们的生活和工作中。如何从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关键技术，旨在将文本按照特定的类别进行划分，为信息检索、信息过滤、舆情分析、智能推荐等应用提供了重要的支持，能够极大地提高信息处理的效率和准确性，帮助用户从繁杂的文本信息中迅速定位到所需内容。

    传统的文本分类方法，如基于规则的方法和基于统计的方法（

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