10.3969/j.issn.2095-4107.2008.02.027
基于支持向量机的文本分类方法
自动文本分类是信息处理的主要研究内容.分析中文文本分类的基本过程和主要技术,并用支持向量机(SVM)实现文本分类.比较多项式、径向基和Sigmoid核函数的分类效果.结果表明,将中文自然语言平台的语料库中1900个文本作为测试样本和训练样本,采用径向基核函数的SVM分类算法,实现中文文本分类的效果最佳,总准确率达到88.579%.
文本分类、支持向量机、核函数、特征项选择
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TP391(计算技术、计算机技术)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目11511015
2008-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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