Proposal for the Review and Optimization of Machine Learning Algorithms for Text Classification in Natural Language Processing

پروپوزال بررسی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متون در پردازش زبان طبیعی

پروپوزال بررسی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متون در پردازش زبان طبیعی (NLP)، به دنبال تحلیل و توسعه روش‌های مؤثر در طبقه‌بندی داده‌های متنی است. با توجه به رشد روزافزون داده‌های متنی و نیاز به پردازش سریع و دقیق آن‌ها، این تحقیق می‌تواند به بهبود دقت و کارایی الگوریتم‌های موجود کمک کند.

توضیحات:

هدف: این تحقیق به دنبال بررسی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متون در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) است.

روش‌شناسی:
تحلیل و مقایسه الگوریتم‌های مختلف مانند رگرسیون لجستیکی، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، و جنگل تصادفی برای ارزیابی دقت و کارایی آن‌ها در طبقه‌بندی متون.
استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها مانند حذف توقف‌کلمات، استخراج ویژگی‌ها و تبدیل متن به بردار برای بهبود عملکرد الگوریتم‌ها.
پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) که شامل ترکیب چندین الگوریتم برای افزایش دقت طبقه‌بندی می‌شود.

کاربردها: این مدل می‌تواند در کاربردهای مختلفی مانند تحلیل احساسات، تشخیص هرزنامه، و برچسب‌گذاری موضوعات مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به شناسایی بهترین الگوریتم‌ها و تکنیک‌های بهینه‌سازی برای طبقه‌بندی متون کمک کند و در نهایت دقت و کارایی سیستم‌های NLP را افزایش دهد.
این موضوع نه تنها بر روی بررسی الگوریتم‌های موجود تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه پردازش زبان طبیعی نیز می‌پردازد.