随着大数据时代的到来，海量的文本数据让文本分类任务变得越来越重要。文本分类是从文本中识别出它所属的分类或者类别。在自然语言处理、信息检索、社交网络分析等领域中都有着广泛的应用。但面对海量的文本数据，如何提高文本分类的准确率，成为文本分类问题研究中值得探讨的话题。智能识别系统提高文本分类准确率的问题，一直是一个研究的热点。
一、智能识别系统的概念
智能识别系统是一种基于人工智能技术的自适应系统。其通过建立模型，输入训练样本，逐步学习出数据中的规律和属性，并在以后的应用中实现自动决策和智能学习。智能识别系统可以识别出文本中的各种信息、特征、实体等，进行分类、标注、相似度匹配、聚类等相关处理。
二、智能识别系统提高文本分类准确率的关键技术
智能识别系统提高文本分类准确率，需要依赖于一些核心技术，这些技术包括：
1.特征选取技术
对于一个文本分类任务来说，特征选取是非常关键的。在可选取的特征中，某些特征对于区分各个类别非常有效，但有些特征对分类没有贡献甚至会影响分类准确率。因此，选取合适的特征，可以提高文本分类准确率。
2.分类算法选择技术
在智能识别系统中，有很多种方式可以进行文本分类，包括朴素贝叶斯、SVM等等。而不同的分类算法有其自身的特点，有优势也有劣势。选择合适的分类算法可以在一定程度上提高文本分类的准确率。
3.多分类器融合技术
智能识别系统提高文本分类准确率的另一个有效技术是多分类器融合。多分类器融合是指将多种分类器的结果进行综合，得到一个最终的分类结果。该方法可以消除随机因素对分类结果的影响，提高文本分类的稳定性和准确率。
三、智能识别系统提高文本分类准确率的应用
1.情感分析
情感分析是指对给定的文本进行正面、负面或中性情感的判断。情感分析在电子商务、舆情监测和社交媒体等领域中都有着广泛的应用。而智能识别系统可以通过对文本进行特征提取、分类等方式进行情感分析，可以帮助企业了解顾客情感，及时调整市场策略。
2.舆情分析
舆情分析是指对社交媒体、新闻报道等媒体中的言论、评论、文章等进行分析。舆情分析可以帮助政府、企业等机构进行舆情监测、情报研判等工作。智能识别系统可以针对不同的文本数据进行分类和处理，部分地解析各个节点的关系，更好地理解舆情内容，做到深挖隐性信息。
3.文本分类
文本分类在信息检索、情感分析和文本挖掘等领域中都有着重要的应用。文本分类可以通过建立模型进行分类，将文本归为某个特定的类别。而智能识别系统可以识别文本中的语义内容，结合数据挖掘技术，更好地实现文本分类的准确度。
四、结语
智能识别系统提高文本分类准确率可以帮助我们更好地理解文本信息，并根据数据进行智能决策。同时，智能识别系统还可以在社交媒体管理、信息检索等领域中有着广泛的应用。对于数据产生的基础性影响方面，应注重选择特征选取技术、分类算法、模型融合技术等相关技术方法，以提高准确率。
