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分类难题是人们所面对的一个十分关键且具备普适性的难题。将事情恰当的分类，有利于大家了解全球，使乱七八糟的现实世 界越来越条理清晰。全自动文本分类便是对很多的自然语言处理文字依照一定的主题风格类型开展全自动分类，它是自然语言处理解决的一个十分关键的难题。文本分类关键运用于信息查找，翻译机器，全自动摘要，信息过虑，电子邮件分类等每日任务。分类页公司文本分类的一个至关重要的问题是特征词的选择问题以及权重值分派。
在百度搜索引擎中，文本分类关键有这种主要用途：关联性排序会按照不一样的网页页面种类做对应的排序标准；依据网页页面是数据库索引网页页面或是信息网页页面，免费下载生产调度情况下会做不一样的运营对策；在做网页页面信息提取的情况下，会按照网页页面分类的效果做不一样的提取对策；在做查找意图识别的情况下，会依据客户所单击的url隶属的类型来推论查找串的种类这些。在分类的过程中最 先会碰到文档流于形式表明的难题，文档实体模型有3种：向量空间实体模型，布尔实体模型和概率模型，在其中大家经常使用的是向量空间实体模型。风琴分类页向量空间实体模型的关键叙述如下所示：
•文档（Document）：文字或文字中的片段（语句或文章段落）。
•特点项（Term）：文档內容用它所包括的主要语言表达企业来表明，风琴包收纳基本上语言表达企业包含字，词，短语，语句，语句，文章段落等，通称为特点项。
•特点项权重值（TermWeight）：不一样的特点项针对文档D的关键层度不一样，用特点项Tk额外权重值Wk来完成量化分析，文档D可表明为（T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn）
