【摘 要】
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近年来，随着网络技术的发展和信息传递的日益频繁，文本分类技术的研究变得越来越重要。但是，大量无标签样本学习给现有的浅层分类方法提出了挑战，那么新的深层的，监督的学习方法和
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近年来，随着网络技术的发展和信息传递的日益频繁，文本分类技术的研究变得越来越重要。但是，大量无标签样本学习给现有的浅层分类方法提出了挑战，那么新的深层的，监督的学习方法和分类算法有待提出。本文分别针对文本特征提取算法和深度置信网络分类算法进行了深入的研究，具体的研究内容和创新点如下: (1)为了提高文本分类算法的性能，首先，基于齐普夫定律分别从整体和局部的角度对文本进行特征提取，提出了一种整体频率-局部频率特征提取方法。 (2)在新的特征提取方法之后，将类别信息考虑在内，提出基于类别频率的TF-IDF公式来构建文本模型。 (3)为了提高文本分类算法的性能，改进深度置信网络模型，提出新的深度置信网络分类方法。 (4)将提出的深度置信网络分类模型应用到垃圾邮件过滤中去，并且采用不同的适应垃圾邮件二分类方法的性能指标来进行验证。
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