CAJ | 학술논문

文本分类是处理和组织大量文本数据的关键技术，它一直是信息检索领域中的一个研究热点。文本分类旨在将大量文本划分到若干子类，使得各文本子类代表不同的概念主题。文章采用了一种基于随机森林的文本分类方法。该方法来源于基于决策树的机器学习，依据文本内容的分词结果进行机器学习，将文本中信息量高的词汇提取出来作为学习维度，可以准确地对文本进行分类。由于随机森林算法[1]具有高并发，快速收敛的优点，非常适合海量数据的处理。
문본분류시처리화조직대량문본수거적관건기술，타일직시신식검색영역중적일개연구열점。문본분류지재장대량문본화분도약간자류，사득각문본자류대표불동적개념주제。문장채용료일충기우수궤삼림적문본분류방법。해방법래원우기우결책수적궤기학습，의거문본내용적분사결과진행궤기학습，장문본중신식량고적사회제취출래작위학습유도，가이준학지대문본진행분류。유우수궤삼림산법[1]구유고병발，쾌속수렴적우점，비상괄합해량수거적처리。