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基于遗传算法的KNN文本分类特征提取技术的深度剖析与优化.docx

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    基于遗传算法的KNN文本分类特征提取技术的深度剖析与优化

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化信息爆炸的时代，文本数据呈指数级增长，如何高效地管理和利用这些文本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，旨在将文本按照其主题、情感倾向或其他属性划分到预先定义的类别中，在信息检索、新闻分类、垃圾邮件过滤、情感分析等诸多实际应用场景中发挥着不可或缺的作用。

    KNN（K-NearestNeighbors）文本分类算法作为一种经典的基于实例的非参数分类方法，在文本分类领域中占据着重要地位。它基于“物以类聚”的思想，即假设相似的文本具有相同的类别标签。在进行分类

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