基于word2vec和xgboost的短文本分类方法及系统

本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于word2vec和xgboost的短文本分类方法及系统，包括：基于word2vec模型将预处理后的短文本被高效转换为固定维度的词向量，结合XGBoost分类模型，利用网格搜索和交叉验证策略，能够自动寻找最优模型参数，确保模型的高泛化能力。避免了传统文本分类方法中复杂的人工特征工程，大大简化了工作流程。此外，XGBoost模型在处理大规模数据时展现出卓越性能，能够快速训练并准确分类新短文本，提高了整体分类速度。本发明不仅优化了文本分类的流程，还显著增强了分类精度和效率，适用于多种应用场景。