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摘要：隨著電子商務(wù)的興起，網(wǎng)絡(luò)購物平臺發(fā)展迅猛，用戶在使用網(wǎng)絡(luò)平臺購買商品時如何向用戶提供有效信息，在面對大量商品信息時，平臺如何對商品進行有效的分類是研究熱點問題之一。本文采用基于深度學習的文本分類技術(shù)，在對商品信息文本進行清洗、分詞后提取文本特征進行有效分類，結(jié)果表明該方法在查準率、召回率和F1measure方面都有著較好的性能指標。（剩余3526字）
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