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垃圾邮件分类任务中多种机器学习（贝叶斯、支持向量机和随机森林）和深度学习（GloVe和LSTM）方法的应用和对比
随着时代的发展，信息以指数形式增长，为了能够从海量信息中迅速找到所需要的信息，就需要对信息进行分类，因此自动文本分类技术应运而生。文本分类其任务是将自然语言文本根据其内容分为预先定义的两类或者多类。文本分类的应用领域极为广泛，垃圾邮件分类就是其中一个很重要的应用。通常我们将“广告促销”等营销邮件判定成垃圾邮件。例如\垃圾邮件分类任务语料\train\Data\001\路径下的067邮件：<
垃圾邮件分类任务中多种机器学习（贝叶斯、支持向量机和随机森林）和深度学习（GloVe和LSTM）方法的应用和对比
随着时代的发展，信息以指数形式增长，为了能够从海量信息中迅速找到所需要的信息，就需要对信息进行分类，因此自动文本分类技术应运而生。文本分类其任务是将自然语言文本根据其内容分为预先定义的两类或者多类。文本分类的应用领域极为广泛，垃圾邮件分类就是其中一个很重要的应用。通常我们将“广告促销”等营销邮件判定成垃圾邮件。例如\垃圾邮件分类任务语料\train\Data\001\路径下的067邮件：<
到底了