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基于深度置信网络的垃圾短信分类技术
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2017-11-24
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针对传统分类算法对维吾尔文文本分类准确率不高的问题，提出了一种基于深度置信网络的维吾尔文短信文本分类模型。深度学习模拟人脑的多层次结构，对数据从低层到高层逐渐地进行特征提取，深层挖掘数据集的分布规律，从而提高分类准确性。通过逐层无监督的方法完成深度置信网络的初始化，并结合softmax回归分类器实现文本的分类。最后在收集的维吾尔文短信数据集上进行实验论证。实验结果表明，相比KNN、SVM和决策树算法，深度置信网络具有更好的分类效果，准确率更高。
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