🌟keras中文文档 | 最全NLP中文文本分类实践(中)📚
发布时间：2025-04-08 06:19:16来源：
今天继续探索自然语言处理（NLP）领域的中文文本分类！💪 在这篇实践中，我们将结合两种强大的方法：支持向量机（SVM）和支持向量机与Keras深度学习框架的结合。✨
首先，SVM是一种经典的机器学习算法，尤其擅长处理线性可分的数据。通过使用TF-IDF等特征提取技术，我们可以将中文文本转换为适合SVM模型的数值特征向量。🎯 这种方法简单高效，是文本分类的经典选择。
接着，我们转向基于Keras的深度学习方法。利用LSTM或Transformer等先进的神经网络架构，Keras能够捕捉到中文文本中的复杂语义关系。相较于传统机器学习，这种方法虽然计算资源需求更高，但其表现力更强，尤其是在面对大规模数据时。🚀
这两种方法各有千秋，结合使用可以取长补短，提升文本分类的准确性。🎯 无论是初学者还是资深开发者，都可以从中受益。让我们一起解锁更多NLP的奥秘吧！💫
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