その他令和8年5月22日

データ前処理と特徴抽出に関する研究手法

掲載日

令和8年5月22日

号種

号外

原文ページ

p.25

確認

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令和8年5月22日|p.25|原文を見る

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### 2.2.3 特征提取

特征提取是自然语言处理中的重要步骤。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF、Word2Vec等。在本研究中，我们采用TF-IDF方法进行特征提取，以捕捉词语的重要性。

### 2.2.4 模型构建

基于提取的特征，我们构建了多个机器学习模型，包括逻辑回归、支持向量机（SVM）和随机森林等。通过对比不同模型的性能，选择最优的模型进行后续的预测和分析。

### 2.2.5 实验结果与分析

实验结果显示，所提出的模型在测试集上取得了较高的准确率和召回率。通过对错误案例的分析，我们发现模型在处理某些特定类型的文本时仍存在不足，这为未来的改进提供了方向。

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