基于词向量的中文文本分类算法研究

中文文本分类是文本处理领域的一个重要研究方向。传统的中文文本分类算法主要是基于特征工程和统计学习的方法，但是这些方法有一些限制，比如需要手动设计特征，无法处理大规模语料库等问题。

近年来，随着深度学习的发展，基于词向量的中文文本分类算法受到了广泛关注。词向量是将文本中的词映射到一个向量空间中，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。基于词向量的中文文本分类算法可以直接使用原始文本数据进行训练，无需手动设计特征，从而能够处理大规模语料库。

本文通过实验比较了基于词袋模型和基于词向量模型的中文文本分类算法的性能，并分析了词向量模型在不同参数配置下的影响。实验结果表明，基于词向量模型的中文文本分类算法相比于传统的基于特征工程和统计学习的方法，具有更高的分类精度和更好的泛化能力。

综上所述，基于词向量的中文文本分类算法是一个非常有前景的研究方向，它将对中文文本处理领域产生重要的影响。