基于神经网络的文本分类方法

长江大学计算机与科学学院 曾仔健 赵 鸣

在大数据背景下，文本分析的重要性变得越来越高，而文本分类作为自然语言处理中的关键环节，同样得到了众多专家学者的重视。在文本分类过程中，神经网络技术的所带来的效果极为突出，因此也成为了专家学者的重点研究方向。本文通过对神经网络进行分析，并结合实际针对以神经网络为核心的文本分类方法提出个人观点，希望为关注基于神经网络文本分类的人群提供帮助。

在科学技术的不断发展过程中，大数据为各行各业提供了更多发展契机。文本分析作为提高大数据理解能力的关键手段，其重要性毋庸置疑。在开展文本分类工作时，结合人工神经网络能够快速掌握文本特征，从而提高文本分类质量。因此，有必要对基于神经网络的文本分类方法进行研究。

1 人工神经网络

在大数据的作用下，网络中数据信息将会逐渐变得越来越多，而且数量庞大的网民群体也会每天形成大量数据信息。互联网中的数据信息包括文本、声音、图像等多种数据类型，而在各种数据信息中，文本数据其数量占比最为庞大，所以必须找出合理利用文本数据的方式，以此来让文本数据发挥出其自身应有的价值。人工神经网络可以在使用期间从信息处理角度出发，并完成简单模型的构建，而且还能够通过不同的连接方式来形成各不相同的网络。神经网络自上世纪四十年代出现后，便得到了学界的普遍关注，经过几十年的演变后，在很多行业领域中得到了广泛的应用。……