基于libsvm的中文文本分类原型

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应用SVM的文本分类

预测
预测的结果包括：每段文本的预测分类隶属度score
开源工具tmsvm
小程序
注：输入文件是“分类+文本”的训练文件输出文件时模型、经过选择后的词典使用mmseg进行分词；特征选择保留比例为0.4；使用 libsvm，核函数rbf，特征权重使用tf*idf。
实验结果
实验效果
F = 2*P*R/(P+R) 召回率R = 正确分类的文本数/测试集中是实际属于的文本数
谢谢
应用SVM的文本分类
傅泉生张文杰
问题提出
在实际项目应用中，需要对网络文本的进行感情倾向性的分析或分类支持向量机(Support Vector Machine) 在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，适用于对网络文本的分类。
分类策略
文本表示：Vector Space Model (VSM)
Di = (<t1,w1>,<t2,w2>……) w可用TFIDF，或用TF效果也不错
特征向量构造：
1.利用优秀的分词工具和更新的词库 2.停用词 3.特征选择：依据某种权重计算公式从词典中选择一些有代表性的词（Chi方法）。
训练
应用Libsvm或Liblinear 训练模型包括：向量空间大小等信息、核函数、分类个数，SVM参数等信息

基于SVM算法的文本分类技术研究

基于SVM算法的文本分类技术研究
01 引言
目录
02 文献综述
03 方法与实验设计
04 实验结果与分析
05 结论与展望
06 参考内容
引言
随着互联网和数字化信息的快速发展，文本数据量呈现出爆炸性增长的趋势。如何有效地对海量文本数据进行分类，提高信息检索和知识管理的效率，成为了一个重要的问题。支持向量机（SVM）是一种广泛应用于模式识别和机器学习的算法，具有良好的泛化性能和鲁棒性。本次演示旨在研究基于SVM算法的文本分类技术，提高文本分类的准确性和效率。
4、对小样本数据集也能取得较好的分类效果。
然而，SVM算法在文本分类中也存在一些不足之处，如对特征选择敏感、对噪声数据鲁棒性差等。因此，针对SVM在文本分类中的优缺点，一些研究者提出了各种改进方法，如基于特征工程的优化、集成学习方法等。
方法与实验设计
本次演示研究基于SVM算法的文本分类技术，主要包括以下步骤：
实验结果表明，本次演示提出的基于SVM的中文文本分类系统相比传统方法具有更高的分类准确率和稳定性。同时，该方法具有较强的泛化能力，能够适应不同领域的中文文本分类任务。然而，实验结果也显示了该方法的不足之处，如在处理一些复杂、短文本时，分类效果可能会受到影响。针对这些问题，我们提出了一些改进措施，如引入深度学习模型，加强特征表示能力等。
在研究与实现部分，我们首先介绍了中文文本预处理过程，包括分词、去停用词和词干化等。然后，我们提出了一种基于词袋模型的中文文本特征提取方法，并使用TF-IDF对特征进行加权。接着，我们介绍了SVM算法的实现过程，包括核函数选择、参数优化等。最后，我们详细描述了实验过程和结果分析，包括不同数据集上的分类准确率、召回率和F1得分比较。

基于libsvm的手写字体识别

测试数据掠影：为了叙说方便，现做如下简称《MATLAB 神经网络30个案例分析》：30cases《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》：40cases《MATLAB高效编程技巧与应用：25个案例分析》：25cases现用libsvm来实现手写字体识别，测试图片用的亦是25cases和40cases中的那手写字体的训练样本和测试样本。

主体程序思想为25cases中的代码过程，改进之处为利用libsvm 加强工具箱利用GA（或者gridsearch）来实现参数寻优，采用的核函数为RBF核函数。

O(∩_∩)O~最终测试集合的分类效果是：Accuracy = 93.3333% (28/30) (classification) 即只有两个被错分Rocwoods测试集合的效果是90%(27/30) 即只有三个被错分谢老师测试集合的效果是93.3333% (28/30) (classification) 即只有两个被错分由于训练集和测试集数目都比较小，以上的结果都是可以接受的。

我尝试调整参数将准确率再提高一些，最终作罢，估计在前期的图片预处理上下功夫，才能达到完全的测试集识别。

O(∩_∩)O~附: MATLAB自带的svm实现函数与libsvm差别小议：1 MATLAB自带的svm实现函数仅有的模型是C-SVC(C-support vector classification)；而libsvm工具箱有C-SVC(C-support vector classification),nu-SVC(nu-support vector classification),one-class SVM(distribution estimation),epsilon-SVR(epsilon-support vector regression),nu-SVR(nu-support vector regression)等多种模型可供使用。

基于SVM的文本分类算法研究

基于SVM的文本分类算法研究随着互联网技术的发展，信息爆炸的时代已经来临。

人们需要从庞大的信息中筛选出自己所需要的信息。

这时，文本分类技术就显得尤为重要。

文本分类作为信息挖掘的一部分，其在广告推荐、情感分析、垃圾短信识别、新闻分类等领域有着广泛的应用。

SVM（Support Vector Machine）是一种非常流行的分类算法。

它集结了数学、统计、信息论和计算机科学等多个学科的知识，被视为机器学习中最强大的有监督学习算法之一。

其主要思想是通过构造一个最优的超平面将数据进行分类。

本文旨在研究基于SVM的文本分类算法，并探讨其在实际应用中的优点和不足之处。

一、文本分类技术概述文本分类是指将文本自动分类为事先定义的类别之一的任务。

随着互联网的发展和应用，文本分类技术得到了越来越多的关注和研究，主要包括以下几个方面：1. 特征提取：将文本转化为计算机可以理解的形式，通常使用的方法有词袋模型、TF-IDF模型等。

2. 分类算法：将文本进行分类，目前主要使用的算法有贝叶斯分类、K近邻分类、支持向量机分类等。

3. 样本准备：建立训练集和测试集，并对文本进行预处理，包括去除停止词、词干提取等。

4. 模型评估与调优：对模型进行评估和优化，以提高分类准确率。

二、基于SVM的文本分类算法支持向量机（SVM）是一种分类和回归分析的机器学习算法，通过寻找最优超平面实现分类。

SVM算法是一种二分类模型，但可以通过多个SVM模型相结合实现多分类。

在文本分类领域中，SVM算法广泛使用，并成为文本分类算法的首选之一。

SVM算法的主要特点在于能够处理高维数据，并具有良好的泛化能力，这使得它在文本分类中更具有优势。

与其他分类算法相比，SVM具有更少的超参数需要调整，使得其应用更加便捷。

本文所研究的基于SVM的文本分类算法，主要包含以下几个步骤：1. 文本预处理：对文本进行去除HTML标签、停用词过滤、词干提取、向量化等操作，以准备好分类任务所需的数据。

基于支持向量机的文本分类算法的研究与实现

学号：2009030114哈尔滨师范大学学士学位论文题目基于支持向量机的文本分类算法研究与实现学生李慧颖指导教师李红宇副教授年级2009级专业计算机科学与技术系别计算机科学与技术学院计算机科学与信息工程学士学位论文题目基于支持向量机的文本分类算法研究与实现学生李慧颖指导教师李红宇副教授年级2009级专业计算机科学与技术系别计算机科学与技术学院计算机科学与信息工程哈尔滨师范大学2013年5月摘要：随着计算机与通讯技术的飞速发展，互联网上的电子文档信息急剧增加。

这就使得文本的自动分类越来越受人们的重视，而支持向量机和文本分类问题有着良好的结合点，从而使得基于支持向量机的文本分类成为这个领域的研究热点。

支持向量机是一种基于结构风险最小化准则的分类学习机模型，它的应用十分广泛。

虽然支持向量机算法的性能在许多实际问题的应用中得到了验证，但是还存在着一些需要改进的地方，如：训练算法速度慢、测试阶段运算量大等。

关键词：支持向量机；文本分类；学习机模型目录第一章引言 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.2.1 文本分类研究现状 (1)1.2.2 SVM研究现状 (2)1.3 文本内容研究 (3)第二章文本分类 (4)2.1 文本自动分类概述 (4)2.2 文本分类所涉及的技术领域 (4)2.2.1 文本分类与自然语言处理 (4)2.2.2 文本分类与文本挖掘 (5)2.2.3 文本分类与机器学习 (5)2.2.4 文本分类与模式识别 (5)2.3 文本分类的关键技术 (6)2.3.1 文本表示 (6)2.3.2 特征选择 (7)2.3.3 权重计算 (9)2.3.4 常用的文本分类算法 (9)2.4 文本分类的应用 (11)第三章支持向量机 (13)3.1 支持向量机简介 (13)3.2 支持向量分类机 (14)3.2.1 线性可分问题 (14)3.2.2 近似线性可分问题 (15)3.2.3 线性不可分问题 (15)3.3 支持向量机的应用步骤 (16)3.4基于支持向量机文本分类方法的优势 (17)3.5基于支持向量机文本分类方法中存在的问题 (17)第四章小波变换在支持向量机分类中的应用 (19)4.1 问题的提出 (19)4.2降维相关的研究工作 (19)4.3 小波分析 (20)4.3.1 离散小波变换 (20)4.3.2 小波的定义 (21)4.4 一维哈尔小波变换 (21)4.4.1 哈尔基函数 (22)4.4.2 哈尔小波函数 (22)4.4.3 函数的规范化 (23)4.4.4 哈尔基的结构 (24)4.5 哈尔小波变换的应用 (24)4.5.1 哈尔小波变换的过程 (24)4.5.2 哈尔小波变换的应用 (24)4.6 哈尔小波变换在本文中的应用 (26)4.6.1 小波变换的应用 (27)4.7 实验及结果分析 (28)4.7.1 实验平台及环境 (28)4.7.2 实验步骤 (28)4.7.3 实验目的 (29)4.7.4 结果分析 (29)第五章总结 (33)5.1 文本总结 (33)5.2 工作展望 (33)参考文献： (34)Absatrct: . (35)第一章引言1.1研究背景及意义所谓的文本自动分类，最初是应信息检索(Information Retrieval，IR)系统的要求出现的。

基于SVM的文本分类任务实例分析

基于SVM的文本分类任务实例分析近年来，随着数据时代的到来，文本分类技术在信息处理、智能搜索、情感分析等领域得到了广泛的应用。

基于SVM（Support Vector Machine）的文本分类是一种有效的文本分类方法，具有准确性高、泛化能力强等特点。

本文将通过实例分析，深入研究和探讨基于SVM的文本分类任务。

一、SVM简介SVM是机器学习中的一种算法，其基本思想是找到一个最优的超平面，将数据点分为不同的类别。

SVM是一种清晰、有效、可靠的算法，其在非线性分类、文本分类、图像识别等领域都有着广泛的应用。

二、文本分类文本分类（Text Classification）是指将文本信息自动分类到预定义的类别中。

文本分类技术对于实现自动化的信息处理、智能搜索、情感分析等领域具有重要的意义。

文本分类任务具体分为训练和预测两个部分，通过训练使得机器学习算法获取不同类别的文本特征，完成模型的构建和训练，最终实现对未知文本的分类和预测。

三、基于SVM的文本分类实例分析在本文中，我们以20 Newsgroup数据集作为实验数据，该数据集包含来自20个不同新闻组的18,846篇新闻文章，其中分别包含11,314篇训练文本和7,532篇测试文本。

我们使用Python语言和scikit-learn库实现了基于SVM的文本分类实例。

1.数据预处理在进行文本分类之前，我们需要对原始文本进行预处理。

预处理步骤包括去除标点、停用词等无用信息，进行向量化处理，将文本转化为数值型数据。

2.特征提取特征提取是文本分类中非常重要的一步，它决定了文本表示的质量和分类效果的好坏。

我们使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）作为特征提取的方法。

TF-IDF是一种用于度量文本中词语重要性的方法，它考虑了某一词语在文档中出现的频率以及在整个语料库中出现的频率。

3.模型构建和训练SVM算法是一种监督学习算法，我们需要先构建一个训练集，将文本特征和对应的分类标签建立映射。

基于SVM的手写体相似汉字识别

基于SVM的手写体相似汉字识别
宫蓉蓉
【期刊名称】《电脑与信息技术》
【年(卷),期】2008(016)004
【摘要】支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不仅仅是使经验风险达到最小,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力.并且,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解.文章首先讨论了基于支持向量机的手写体相似汉字识别过程.然后,针对支持向量机识别手写汉字所遇到的问题进行了分析和阐述,并在此基础上提出了基于最小距离分类器分类的两级分类策略.最后,针对理论进行了实验仿真.实验结果有力证明了本文提出的基于svM的相似汉字识别方法的有效性.
【总页数】3页(P37-39)
【作者】宫蓉蓉
【作者单位】长沙民政职业技术学院软件学院,湖南长沙,410004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种动态剪枝二叉树SVM的脱机手写体汉字识别方法研究 [J], 徐小丽;范程华;樊敏
2.基于SVM的多特征手写体汉字识别技术 [J], 周庆曙;陈劲杰;纪鹏飞
3.SVM多值分类器在脱机手写体相似汉字识别中的应用 [J], 封筠;王彦芳;杨扬;王小平;刘永军
4.一种不确定性二叉树 SVM 的脱机手写体汉字识别研究 [J], 范程华;徐小丽;蒋先伟;鲁世斌
5.基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别 [J], 高彦宇;杨扬;陈飞
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于SVM的中文文本分类算法研究与实现的开题报告

基于SVM的中文文本分类算法研究与实现的开题报告一、研究背景在现代社会中，数据信息的爆炸性增长与互联网技术的迅猛发展给人们带来了海量的数据信息，这就要求我们对于这些数据信息进行分类处理，以便于对数据信息进行更加有效的管理。

而文本分类技术则是对文本进行自动分类的一种应用技术。

目前，文本分类技术已广泛应用于情感分析、新闻分类、文本检测等领域。

支持向量机（SVM）作为一种非常有效的模式识别技术，已经被广泛应用于文本分类领域。

然而，中文文本分类问题的研究相对较少。

一方面，中文语言的特殊性会影响文本分类技术的性能；另一方面，中文语言的特殊性也为中文文本分类问题的研究提供了更多的挑战和机遇。

因此，本研究将着重研究中文文本分类算法的性能优化问题，并将采用SVM算法对中文文本进行分类处理，探索SVM在中文文本分类中的优化实现方式。

二、研究目的与意义本研究的目的是探讨SVM算法在中文文本分类中的性能优化问题，并提出相应的实现方法。

具体来说，将探讨以下几点：1、研究基于SVM的中文文本分类算法的基本原理与实现方法。

2、探索中文文本特征的提取方法，探讨中文文本特征的选取与处理。

3、研究基于SVM的中文文本分类器的性能优化问题，并提出相应的解决方案。

本研究的意义在于：1、探索SVM在中文文本分类中的性能优化方式，为中文文本分类技术的发展提供有益的参考。

2、通过对中文文本特征的选取与处理，提高中文文本分类算法的准确率，使其更加适用于中文自然语言处理领域。

3、提高中文文本分类的效率和性能，为中文文本分类技术的应用提供更加可靠和有效的支持。

三、研究内容和方法本研究的主要内容包括：1、研究中文文本分类算法的基本原理和实现方法，包括中文文本特征的提取和处理、分类器的选择、分类器的训练和测试等。

2、实现基于SVM的中文文本分类算法，并通过实验验证算法的性能。

3、优化基于SVM的中文文本分类算法，提高算法的准确率和效率。

本研究的主要研究方法包括：1、收集中文文本分类的相关文献资料，研究中文文本分类算法的基本原理和实现方法，了解相关的技术和方法等。

Java实现基于SVM的文本分类算法案例分析

Java实现基于SVM的文本分类算法案例分析1. 简介本文将介绍如何使用Java语言实现基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的文本分类算法。

SVM是一种常用于模式识别和机器学习的机器学习方法，它被广泛应用于文本分类、图像分类等领域。

在本文中，我们将使用Java编程语言来实现一个文本分类的案例。

2. 数据准备在进行文本分类之前，我们首先需要准备训练数据和测试数据。

训练数据是用来训练分类模型的数据，测试数据是用来测试分类模型的数据。

为了简化问题，我们假设已经有了一组已经标注好的文本数据集，其中包含了一些文本样本和对应的分类标签。

3. 特征提取为了能够让计算机理解和处理文本数据，我们需要将文本数据转换成计算机可以处理的向量表示。

常用的文本特征提取方法有词袋模型和TF-IDF模型。

在本案例中，我们将使用TF-IDF模型来进行特征提取。

4. 数据预处理在进行特征提取之前，我们需要对原始文本数据进行一些预处理工作。

预处理包括去除文本中的标点符号、停用词和数字，并进行词干化等处理。

这些预处理的目的是为了减少噪音和提高文本特征的有效性。

5. 特征选择在进行文本分类之前，我们还需要进行特征选择。

特征选择的目的是为了选取那些对分类任务最具有区分性和重要性的特征。

常用的特征选择方法有卡方检验和互信息等。

在本案例中，我们将使用卡方检验来进行特征选择。

6. 使用SVM进行文本分类在进行特征提取和选择之后，我们可以开始使用SVM进行文本分类了。

SVM是一种有监督学习方法，它通过将数据映射到高维空间，构建一个最优的超平面来实现分类。

在本案例中，我们将使用Java编程语言中的开源机器学习库来实现SVM算法。

7. 模型训练与评估在实现了SVM算法之后，我们需要用训练数据来训练模型，并用测试数据来评估模型的性能。

评估模型性能的指标包括准确率、召回率和F1值等。

通过评估模型的性能，我们可以了解模型在分类任务上的表现情况。

利用LibSVM进行二类文本分类系列

利⽤LibSVM进⾏⼆类⽂本分类系列
作者转载使⽤等请注明出处
笔者按：此系列博⽂仅对于Libsvm⼆分类做⼊门性的介绍，并⾮研究libsvm的专业⽔准⽂章。

⾄于如何⽤libsvm进⾏回归，多分类，笔者⽬前还没有涉及，请您查阅libsvm的相关⽂档说明。

这⾥给出⽂本预处理模块（Python语⾔编写）；调⽤libsvm进⾏⽂本分类模块采⽤C语⾔编写；实验结果处理模块（Matlab）
⽤此份代码做的实验：
⽂本预处理部分主要功能：帮助读者能够快速⽤我的这套程序形成Libsvm格式数据，做实验。

分类部分代码完成的主要功能：完成⼯程中调⽤libsvm进⾏⽂本分类，并返返回准确率。

实验结果出来模块：完成数据统计，结果分析，画图等功能。

基于SVM的中文文本分类相关算法的研究与实现的开题报告

基于SVM的中文文本分类相关算法的研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着互联网和信息技术的发展，人们面临着海量的文本信息，如何快速、准确地获取和处理这些信息，成为了信息化时代的严峻挑战。

文本分类是对文本信息进行自动分类的一种重要手段。

它在网络搜索、情感分析、广告推荐、知识发现等领域中发挥着重要的作用。

中文文本分类是文本分类领域的一个热点问题，中文语言的复杂性和多义性给中文文本分类带来了较大的挑战。

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，在文本分类领域中得到了广泛应用。

SVM 采用核函数映射方式处理高维数据，使数据在低维空间中得到很好的分类效果。

因此，基于SVM的中文文本分类算法可以较好地解决中文文本分类问题。

二、研究内容和技术路线1. 研究内容本文主要研究基于SVM的中文文本分类算法，包括以下内容：（1）中文分词：分别探究jieba分词、THULAC分词等中文分词工具的特点和效果，选取最适合文本分类的分词工具。

（2）特征表示：采用词袋模型对中文文本进行特征表示，探究TF-IDF、词频、文本长度等特征表示方法的效果。

（3）特征选择：采用信息增益、卡方检验等特征选择方法，选择最相关的特征词。

（4）SVM模型：使用libsvm工具库构建SVM分类模型，探究线性核函数、高斯核函数等核函数对分类效果的影响。

（5）分类效果评估：采用准确率、召回率、F1值等指标对分类结果进行评估。

2. 技术路线（1）数据采集和预处理：获取中文文本数据集，进行数据预处理和清洗。

（2）中文分词：尝试jieba分词和THULAC分词等中文分词工具，对比分词效果。

（3）特征表示和选择：选取最优的特征表示方法和特征选择方法。

（4）SVM模型构建：使用libsvm工具库构建SVM分类模型，探究不同核函数对分类效果的影响。

（5）分类效果评估：采用准确率、召回率、F1值等指标进行分类效果评估。

三、研究计划和时间安排1. 研究计划具体的研究计划如下：（1）文献调研和资料收集（1个月）。

基于SVM的中文文本分类系统的设计与实现

基于SVM的中文文本分类系统的设计与实现张昭楠【摘要】互联网已经成为现代生活中不可或缺的一部分，网络上的信息量也在以数倍的速度快速增长。

无论是企事业单位，学校，或者科研院校等等机构中，都积累了非常多的资料，这些资料绝大多数都以文档的形式存在。

所以，如何将数以万计且排序混乱的文本信息，按照一定的规则和形式进行统一的管理，以达到方便使用和管理的目的成为了一个不得不去解决的问题。

本文就是在SVM，即支持向量机方法的基础上，设计了一个中文文本分类系统。

介绍了系统的需求分析，并对系统进行了详细设计，从概念的初始化设计到之后的详细设计，实现了基于SVM的中文文本分类系统的最终目的，达到了设计要求。

%The internet has become an indispensable part in modern life, the amount of information on the network also several times at the speed of fast growth. Both the enterprises and institutions, schools, or scientific research in colleges and universities, and so on organization, have accumulated a lot of information, the information is mostly in the form of document. So, in the face of these massive amounts of text document information, how to effectively manage and utilize them becomes a have to solve the problem. This article is in the SVM, namely, on the basis of support vector machine (SVM) method, a Chinese text classification system is designed. Introduces the system requirement analysis, and has carried on the detailed design of system, after the initialization of the concept of design to detailed design, realized the ultimate goal of Chinese text classification system based on SVM, and has reached the design requirements.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)016【总页数】3页(P139-141)【关键词】文本分类;支持向量机;文本表示;特征选择【作者】张昭楠【作者单位】陕西职业技术学院陕西西安 710000【正文语种】中文【中图分类】TN99随着信息化时代的全面降临，信息资源也已经和能源，物质等常规资源占有同样重要的地位。

基于SVM的中文文本分类系统研究的开题报告

基于SVM的中文文本分类系统研究的开题报告一、选题的背景和意义随着信息技术的发展，网络上的文本数据量越来越庞大，如何从中提取出有用的信息成为了一个重要的问题。

中文文本分类是文本挖掘的一个研究领域，其目的是将中文文本按照预定义的类别进行分类，以便于信息的整理和利用。

目前，中文文本分类已经在很多领域得到了广泛的应用，例如情感分析、Web 页面分类、新闻分类等。

支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，其具有良好的分类性能和泛化能力。

SVM在中文文本分类中也有很好的应用效果，例如在J. Han等人的研究中，采用SVM进行中文文本分类的实验结果表明，SVM算法对中文文本分类的效果优于朴素贝叶斯算法。

本文将研究基于SVM的中文文本分类系统，旨在通过实验验证SVM 算法在中文文本分类中的效果，并进行相应的改进。

此外，还将探讨数据预处理、特征选择和模型优化等问题，以提高系统的分类性能和应用效果，为中文文本分类技术的发展贡献一份力量。

二、研究的内容和方法2.1 研究内容本论文将研究基于SVM的中文文本分类系统，具体包括以下内容：1.中文文本分类的基本概念和相关技术2.支持向量机算法的原理和应用3.数据预处理、特征选择和模型优化4.基于SVM的中文文本分类实验设计5.实验结果分析和对比6.针对实验结果对系统进行改进和优化2.2 研究方法本论文将采用实验研究法，具体包括以下步骤：1.收集中文文本分类的相关数据集2.进行数据预处理，包括中文分词、去除停用词、词干提取等3.特征选取，包括互信息、卡方检验、信息增益等方法4.采用SVM算法进行中文文本分类，并进行模型参数的优化5.对实验结果进行评估和对比6.针对实验结果对系统进行改进和优化三、预期的结果和贡献通过实验研究，本论文预期达到以下结果：1.验证SVM算法在中文文本分类中的效果，并与其他算法进行比较2.探索数据预处理、特征选择和模型优化等技术对系统分类性能的影响3.改进和优化系统算法，提高中文文本分类的应用效果本论文的主要贡献在于基于SVM的中文文本分类系统的设计、实验和应用。

基于SVM模型的文本分类算法研究

基于SVM模型的文本分类算法研究随着互联网技术的发展，大数据时代已经到来。

数据的爆炸性增长使得我们需要更多的工具和技术来处理和分析这些数据，以便更好地利用数据。

其中文本数据是其中重要的一种形式。

文本分类算法则是文本数据分析中最重要的部分之一。

本文将介绍基于SVM模型的文本分类算法研究。

一. 文本分类算法的基本概念文本分类算法，也称为文本挖掘，是一种将文本数据根据其语义内容归类的技术。

这种技术对于组织和管理大量文本数据非常重要。

例如，新闻文章、社交媒体上的评论、产品评论、电子邮件和其他在线内容都可以通过文本分类算法进行自动归类和组织。

文本分类算法通过分类器，将文本数据划分为预定义的类别。

利用文本分类算法，我们可以对大量文本数据进行快速准确的处理和分析。

文本分类算法中主要的两个概念是“特征提取”和“分类器”。

文本的自然语言表示方式是一长串单词，如何选择文本中最有代表性的特征就显得至关重要。

常见的特征提取包括文本降维、词袋模型和tf-idf方法。

而在特征提取之后，需要建立一个能够将文本分类的紫用分类器，常用的分类器有朴素贝叶斯分类器、决策树分类器和支持向量机分类器。

二. SVM模型支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于模式识别的分类算法，主要用于二元分类和基于其构建的多元分类。

SVM的目标是在超空间中找到样本集的最优划分超平面，即将样本集分成两个不同的部分。

SVM分类器具有非常高的精度和泛化能力，并在文本分类中得到广泛应用。

在SVM模型中，计算的过程可以描述如下。

假设有一个超平面：$f(x)=\textbf{w}·\textbf{x}+b=0$其中：$\textbf{w}$ 为超平面法向量；$b$ 为偏差项；$\textbf{x}$ 为输入样本；在分类时，对于任意一个样本 $\textbf{x}$，其类别可以表示为：$y=\text{sign}(f(\textbf{x}))$其中，$\text{sign}$ 为符号函数，用于判断超平面的位置。

基于SVM的中文文本自动分类研究_马金娜

文章编号:1006-2475(2006)08-0005-04收稿日期:2005-09-15作者简介:马金娜(1979-),女,河南项城人,上海理工大学管理学院硕士研究生,研究方向:文本挖掘;田大钢(1958-),男,江西人,副教授,研究方向:决策支持系统,数据挖掘,优化计算。

基于SVM 的中文文本自动分类研究马金娜,田大钢(上海理工大学管理学院,上海 200093)摘要:详细介绍了进行文本分类的过程,并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法)))支持向量机,通过实验比较支持向量机算法和传统的KNN 算法应用于文本分类的效果,证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。

关键词:文本分类;支持向量机;特征提取中图分类号:TP391 文献标识码:AResearch on C hinese -text Automatic C lassification Based on SVMMA Jin -na,TIAN Da -gang(College of Management,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)Abstract:T his paper describes the course of text classification and a new efficient classification algorith m )))Support Vector Machine.In the end,S VM and the tradi tional tex-t classification algorithm )))KNN are applied to Chinese -text automatic classi fication,it is proved that the S VM is superior.Key words:text classification;SVM;feature selection0 引言所谓/数据丰富但知识缺乏0的现状导致了数据挖掘(Data Mining)技术研究的兴起,数据挖掘是从海量的结构化信息中抽取或挖掘隐含信息和知识的重要方法和途径[1]。

基于libsvm的中文文本分类原型

基于libsvm的中文文本分类原型支持向量机(SupportVectorMachine)是Corte和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。

SVM理论的学习，请参考japer的博客更多案例到W某公zhonghao:datadw文本分类，大致分为如下几件事情：样本，分词，特征提取，向量计算，分类训练，测试和调试1.样本选择2.分词Bamboo分词，这是基于CRF++的分词模块，既然是研究统计学习，分词也得用基于统计的不是，如果还是用一字典来分词，那就太out啦。

因为咱主要目的是研究分类，不是分词，就不要去搞分词的训练了，如果想训练可以看我的另外一篇博客：CRF++中文分词指南可以试试：/opt/bamboo/bin/bamboo-pcrf_egfilename，如果成功证明装好了。

稍微注意以下，搜狗的词库是gb2312的，所以，请转为utf8，再分词，这是python写的函数：输入一个文件名，转为utf8，再分词，分词文件以.eg为后缀。

[python]viewplaincopy1.defeg(fn):2.ifnoto.path.ifile(fn+'.utf8'):3.cmd='iconv-fgb2312-tutf8-c%>%.utf8'%(fn,fn)4.printcmd5.o.ytem(cmd)6.cmd='/opt/bamboo/bin/bamboo-pcrf_eg%.utf8>%.eg'%(fn,fn)7.printcmd8.o.ytem(cmd)分词结果如下：一家刚刚成立两年的网络支付公司，它的目标是成为市值100亿美元的上市公司这家公司叫做快钱，说这句话的是快钱的CEO关国光他之前曾任网易的高级副总裁，负责过网易的上市工作对于为什么选择第三方支付作为创业方向，他曾经对媒体这样说：“我能看到这个胡同对面是什么，别人只能看到这个胡同”自信与狂妄只有一步之遥――这几乎是所有创业者的共同特征，是自信还是狂妄也许需要留待时间来考证3.特征提取vm不是在高维模式识别具有优势吗，咋还要特征提取呢，把所有词都当成特征不就行了吗？对于词库来说，十几万的词是很常见的，把对类别区分度（GDP，CPI，股票对经济类的区分度就高，其他一些高频词，如我们，大家，一起等就没有区分度）高的词挑选出来，一来可以减少计算量，二来应该是可以提高分类效果。

基于libsvm的手写字体识别

基于libsvm的手写字体识别——30cases与40cases&25cases“联谊”第三弹By faruto2010/6/2“联谊”案例：30cases第12、13章（libsvm分类相关），25cases案例18——9.3.5（用matlab自带的svm实现手写字体识别），40cases案例39（用贝叶斯判别实现手写字体识别）现用libsvm来实现手写字体识别，测试图片用的亦是25cases和40cases中的那手写字体的训练样本和测试样本。

主体程序思想为25cases中的代码过程，改进之处为利用libsvm 加强工具箱利用GA（或者gridsearch）来实现参数寻优，采用的核函数为RBF核函数。

我尝试调整参数将准确率再提高一些，最终作罢，估计在前期的图片预处理上下功夫，才能达到完全的测试集识别。

O(∩_∩)O~附: MATLAB自带的svm实现函数与libsvm差别小议：1 MATLAB自带的svm实现函数仅有的模型是C-SVC(C-support vector classification)；而libsvm工具箱有C-SVC(C-support vector classification),nu-SVC(nu-support vectorclassification),one-class SVM(distribution estimation),epsilon-SVR(epsilon-support vector regression),nu-SVR(nu-support vector regression)等多种模型可供使用。

基于SVM的中文文本分类反馈学习技术的研究

第19卷第8期V ol.19N o.8　控　制　与　决　策　Control and Decision　2004年8月　A ug.2004 文章编号:1001-0920(2004)08-0927-04基于SVM的中文文本分类反馈学习技术的研究孙晋文,肖建国(北京大学计算机科学技术研究所,北京100871)摘　要:基于相关反馈技术的基本原理,以SV M分类方法为基础,研究了基于SV M的中文文本分类反馈学习技术,分析了分类处理中反馈学习的主要模式,给出了基于SV M文本分类反馈学习的具体实现方法,并进行了相应的实验验证.实验结果表明,反馈学习具有明显提高SV M分类性能的能力.关键词:中文文本;支持向量机;反馈;学习中图分类号:T P18 文献标识码:AStudy on feedback learning of SVM-based chinese text classificationSUN J in-w en,X I A O J ian-guo(Inst itute o f Co mputer Science and T echno lo gy,Peking U niver sity,Beijing100871,China.Cor respondent,SU N Jin-wen,E-mail:sunjinw en@)Abstract:Based o n the principle o f feedback lear ning,the feedback w ays o f SV M-based chinese t ext classifica tio n are discussed.T he differ ent pa tter ns in feedback pro cessing ar e analyzed.T he detail feedback algo rithm o n SV M-based chinese t ext classification is pr esented.T he ex per imental r esults show that the feedback learning can gr eatly impro ve the perfo rm ance o f SVM classification.Key words:chinese tex t;SV M;feedback;lear ning1　引言数字化信息资源极大丰富,使得信息分类技术成为知识挖掘的重要内容.对于文本自动分类技术的研究,支持向量机[1～4](SVM)技术已成为分类研究的重要方法. 分类技术是模式识别技术的一个重要应用,模型的学习是其核心内容,各种不同分类方法的研究,在很大程度上是为了从不同的方面更好地提高模型的学习效果.在模型的改善中,反馈技术[5～9]是一种重要的研究方法,它通过人机交互的方式将模型的输出通过一定方式返回到输入中,以改善模型的性能.大量研究成果表明了反馈对改善检索的作用.然而,作为信息挖掘重要应用的文本分类技术,反馈方法在此方面的研究却很少.为此,本文以SVM分类方法为基础,着重探讨反馈技术在文本分类中的有效性,探讨了反馈技术在基于SVM分类中的应用类型,分析了基于SVM中文文本反馈学习技术的具体实现方法,并进行了相关实验.实验结果验证了其性能的有效性.2　基于SVM的中文文本分类反馈学习支持向量机作为一种新的通用的机器学习方法,已成为当今研究的重点,其具体的理论在此不再赘述.2.1　问题描述为表述方便,本文作如下规定: 定义1　文档集合分为3类:训练文档集合E, 收稿日期:2003-07-31;修回日期:2003-11-18. 作者简介:孙晋文(1972—),男,山东枣庄人,博士后,从事人工智能、数据挖掘等研究;肖建国(1957—),男,辽宁鞍山人,教授,博士生导师,从事信息处理、网络系统集成的研究.DOI：10.13195/j.cd.2004.08.88.sunjw.020测试文档集合T,待分类文档集合U.8为训练后产生的分类器,S为分类器8中的支持向量集,R为经分类器8分类处理后的结果集,并用R E,R T,R U分别表示集合E,T,U的分类结果集;F为人工交互后用于反馈学习的文档集合,d={(t1,w1),…,(t m′, w m′)}为文档向量,用d sv和d fb分别代表S中的支持向量和F中的反馈文档向量;C={c iûi=1,…,m}为预定义的类别,m为类别数,并用C init,C auto,C fb分别表示文档的原始分类类别、自动分类类别、反馈分类类别集合;P={p1,p2,p3}作为文档集合类型标记,分别表示文档为训练样本、测试样本、待分类样本.则E={〈d i,c init i,p1〉ûi=1,…,n E},T={〈d i,c init i,p2〉ûi=1,…,n T}.U={〈d i,p3〉ûi=1,…,n U},S={d sv iûi=1,…,n S}.其中:n E,n T,n U,n S分别为集合E,T,U,S的大小;R ={R E,R T,R U},R E=〈E,C auto〉,R T=〈T,C auto〉,R U =〈U,C auto〉;F={〈d fb i,c fb i,p j〉ûd fb i∈R,p j∈P,i= 1,…,n F,j=1,2,3};n F为集合F的大小. 对于基于SVM分类而言,寻找位于不同类别边界处的点是分类模型学习的主要任务.模型的分类处理主要与分类边界处的支持向量有关,而其他文档对分类处理不起作用.对基于SVM分类的反馈学习而言,经系统分类后证明是正确的文档,表明原分类模型已包含该文档的相关分类信息,因此它对反馈学习没有价值.而分类错误或不能分类的文档,则说明含有原模型中所不包含的分类信息,是进行反馈学习的重点.因此,基于支持向量机分类反馈学习的重点是针对误分类文档或不能分类文档,而这些文档往往是整个分类结果集合的一小部分.从理论上讲,该学习方法具有反馈样本少的优点.2.2　分类反馈学习的模式类型对于分类处理,根据文档集合的不同可分为训练集、测试集和待分类集.不同的集合在反馈处理时有一定的不同,因此反馈学习也可划分为以上3种类型.另外,根据反馈文档与分类模型中支持向量关系的不同,也可以将反馈学习分为封闭反馈学习和开放反馈学习.其中封闭反馈学习是指对训练集的反馈,而对测试集、待分类文档集的反馈则为开放反馈学习,相关处理方法如下: 1)训练集的反馈:在训练集E训练完成后,通过获得的分类模型8对E进行封闭测试,产生分类结果集R E.对其中的错误分类文档集R E error进行反馈处理,R E error<R E,一般R E err or n R E.若R E error=Á,则结束;否则,对于(d i,c init i,c auto i)∈R E error,通过人工交互,若原文档分类类别c init i不准确,且其类别相关度高,则由人工给出其正确的人工分类类别c fb i,并保存到反馈集合F中.对于训练文档集的反馈处理,可用于发现训练文档中的噪声数据(原始分类不正确的文档),从而纠正训练文档中的错误数据信息,提高原始分类模型的质量. 2)测试集的反馈:测试集的反馈处理流程与训练集既基本一致,又具有很大不同,测试集可以认为是具有人工分类信息的待分类文档.对于由训练集合E产生的分类器8,选取测试集合T,由分类器8进行分类处理,产生分类结果集R T,其中错误分类集为R T error,对R T err or进行人工反馈.对于(d i,c init i,c aut o i)∈R T er ror,因为c init i≠c auto i,若经过人工反馈处理后,发现c inin t正确而c auto i错误,同时该文档d i具有较高的类别相关性,则将其保存到反馈集合F中,并将c init i赋值给c fb i.通过对测试集的分类反馈处理,可以弥补训练文档所产生分类模型的不足,进一步提高分类模型的分类性能. 3)待分类文档集的反馈:待分类文档集是实际分类应用中需要处理的大量无类别信息的文档,是分类模型在应用中的主要对象.对于已有的分类器8,待分类文档集U经分类处理后获得的结果集为R U,反馈处理需要对整个R U进行.对于结果集中自动分类c auto i错误,且类别相关度高的文档,给出其相应反馈类别c fb i,并将其存入反馈集F中,用于反馈训练学习.若系统可以给出不能分类文档集,不妨记作R U un,则也可重点对R U un进行反馈处理.2.3　反馈学习中的支持向量优化对于支持向量机分类而言,通过二次优化训练处理,获得位于分类边界处由数据点组成的集合,用于分类处理.这些数据点,即支持向量,包括位于分类边界上的点和分类边界间不能正确分类的数据点.对于支持向量集S,一般是训练集合E的一个比较小的子集,通常S n E.通过对支持向量机的原理分析可知,支持向量包含了所有训练文档集合E中的有用分类信息.因此,对于支持向量机而言,具有良好的增量训练学习的特性,而对于反馈学习,则可以充分利用其增量学习的优点,对反馈文档集F和模型8中支持向量集S重新进行优化选择,获取新的分类模型8′及支持向量集S′.算法相对比较简单,具体如下: 训练集合E,经训练产生分类器8,S为分类模928控制与决策第19卷型中的支持向量集,反馈文档集为F.将S与F的并集E′,E′←S∪F,进行优化训练,产生新的分类模型8′和新的支持向量集S′.2.4　训练文档反馈的支持向量消重主要针对训练文档集E的反馈处理.由于反馈文档进行反馈学习时,反馈文档集需要与原模型的支持向量集一起进行优化训练,而训练文档的反馈集合主要由具有不正确原始分类的训练文档组成.这些文档有可能已成为原分类模型8的支持向量,若仍留在原支持向量集合S中,则会影响模型的效果.因此,在进行训练文档的反馈学习过程中,反馈训练前需首先对该类反馈文档进行支持向量的检测,进行消重处理,以消除对分类性能的影响.为更好地进行支持向量的相似消重处理,定义H sim为文档相似度系数,作为进行支持向量消重的阈值,具体算法如下: Step1:对反馈文档集合F中的任一反馈文档进行文档类型判断,若该文档为训练文档,则其反馈文档向量为d fb j(t i,w i),j=1,…,n F; Step2:读取支持向量集合S的支持向量d sv k(t i, w i),k=1,…,l;l为向量集合S中支持向量数; Step3:对于任一训练反馈文档向量d fb j和支持向量d sv k,计算其向量相似度sim(d fb j,d sv k)=d fb j d sv k‖d fb j‖‖d sv k‖; Step4:进行文档向量相似度判断,若sim(d fb j, d sv k)≥H sim,则判定该两篇文档相同,将d sv k从支持向量集合S中删除.2.5　反馈处理算法流程针对以上处理,具体反馈处理算法描述如下: Step1:对分类结果集R中任一篇文档d i∈R 进行反馈处理,若文档属于训练文档或测试文档,则可只对R中的错误分类结果集R er ror进行处理,根据文档的内容特征对需要进行反馈处理的文档,给出相应的人工反馈类别c fb i,存入反馈文档集F; Step2:所有文档反馈处理完毕后,开始进行反馈训练学习,从反馈集F中读取任一文档,生成相应文档向量d fb j(t i,w i),j=1,…,n F; Step3:从原分类模型8的支持向量集合S中读取支持向量d sv k(t i,w i),k=1,…,l; Step4:对集合F的反馈文档进行文档类型判断,若文档d fb j(t i,w i)属于训练文档的反馈文档,则对其与d sv k(t i,w i)进行支持向量消重处理; Step5:重复Step4,直到所有训练反馈文档支持向量消重完毕,获得消重后的支持向量集S′; Step6:取反馈学习文档集F与支持向量S′的并集作为训练文档集,进行支持向量机的重新优化训练.3　实验分析为验证基于支持向量机分类反馈训练学习的效果,本文进行了如下实验:数据为人民网2001年和2002年新闻分类语料,分为体育、信息技术、军事、文娱、科教、环保、经济共7大类别,共10000多篇.根据反馈类型不同,分别进行了训练文档和非训练文档的反馈学习实验.非训练文档应包括测试文档及待分类文档,在本实验中都用测试文档代替.下面具体介绍相关的实验情况. 反馈实验结果如表1和图1所示.为更好地验证反馈的效果,训练文档为具有10%干扰数据的数据集合. 通过反馈实验可以看出: 1)反馈学习对分类性能有明显的提高作用,实验中反馈前后系统分类精度分别从90.095%提高到91.19%,分类精度提高了近1个百分点;而在非表1　分类反馈实验结果分类精度/%体育信息技术军事文娱科教环保经济平均训练文档反馈前96.6787.6794.6790.6781.339287.6790.095反馈后9788.6796.3392859188.3391.19非训练文档初始训练集96.577.590888185.577.585.143反馈196.579939082.585.57686.0反馈297.58392.586.581.5868086.714反馈39782.592878386.58287.143反馈49787.592.59080888087.857第8期孙晋文等:基于SVM的中文文本分类反馈学习技术的研究929(a)　训练文档(10%干扰数据)反馈学习前后对比(b)　非训练文档分类反馈数据集实验结果图1　反馈实验结果训练文档的反馈实验中,经5次反馈学习后,系统的分类精度从85.143%提高到88.429%,分别提高了3～4百分点,反馈学习效果明显,而且从非训练文档的实验结果可以看出,随着反馈的进行,分类性能逐步提高. 2)反馈训练具有反馈学习数据少的优点. 3)由于反馈学习需要人工给出相应的反馈类别,在文档本身存在较强兼类特性的情况下,可能会出现人工分类标准与实际训练样本标准不一致的情况,造成反馈学习后的某个类别分类性能暂时波动.但这不影响反馈学习对整体分类性能的提高,同时也说明了学习样本质量对分类性能影响的重要性. 总之,从对基于SVM 的文本分类的研究可以看出,反馈学习是文本分类的一种有效的学习方法.可以通过较小的反馈文档数量,实现较大的分类性能提高,具有反馈样本少,效果提高明显的优点.因此,该算法是进行文本分类研究与应用的有效方法.参考文献(References):[1]Vapnik V .T he N atur e of Statistical L ear ning T heory[M ].N ew Yo rk :Spr ing er-Ver lag,1995.[2]O suna E,F reund R,Giro si T .T r aining suppor t v ectormachines:A n application t o face detectio n[A ].P roc ofthe I EEE I nt Con f on Comp uter V is ion and Patter nRecognition [C].N ew Y or k,1997.130-137.[3]Jo achims T .T ext catego riza tio n with suppor t v ectormachines:L ear ning with many relevant featur es[A ].Pr oc of the Eur op ean Conf on M achine L ear ning [C ].Ber lin:Spring er ,1998.137-142.[4]Ya ng Y iming,L iu Xin.A r e-ex amination of tex tcatego riza tio n metho ds [A ].P roc of A CM S I GI R Conf on R esear ch and D evelop ment in I nf or mationRetr iev al [C].Ber keley ,1999.42-49.[5]Ro cchio J J.Relev ance feedba ck in infor matio n r etr ieval[A ].T he S M A R T R etr iev al Sy stem Exp er iments in A utomatic D ocument Pr ocessing [C ].N e Jersey :Pr entice Hall Inc,1971.313-323.[6]Ide E.R elev ance feedback in an auto matic documentretr iev al system [R ].I thaca ,N Y :Co rnell U niver sity ,1969.[7]Salt on G.T he SM A RTRetrieval Sys tem [M ].Eng lewo od Cliffs N J:P rentice Hall,Inc,1971.[8]Cox I J ,M iller M L ,O mohundr o S M ,et al .Pichunter :Bayesian r elev ance feedback for imag er et rieval sy st em[A ].I nt ′1Conf on Pattern R ecognition [C].V ienna,A ustria,1996.361-369.[9]L ee Jo on Ho .Co mbining the ev idence of differ entr elev ance feedback m et hods for infor matio n r etr ieval [J].I nf or mation P roces sing &M anag ement ,1998,34(6):681-691. (上接第922页)[5]Hsu Chih -Chin ,F ong I -K o ng .U ltimate boundednessco ntro l o f linear systems with band-bounded no nlinear act ua tor s and additive measur ement no ise[J].Sys tems &Control L etters ,2001,43(4):329-326.[6]T r uxal J G .Contr ol Eng ineer ′s H andbook [M ].N ewY or k:M cGr aw -Hill,1958.[7]Hsu K C.V ariable str uctur e co nt ro l design foruncert ain dy namic systems with sect or nonlinearities[J ].A utomatica ,1998,34(4):505-508.[8]Hsu K C.Decent ralized v ar iable -structuremodel-fo llo wing co ntro l design for interco nnected systems w ith ser ies no nlinear ities[J].I nt J of Sy stems Science ,1998,29(4):365-372.[9]L iu F L ,W u H ,M a C G ,et al .Decentr alized dy namico utputfeedbackco ntro lfora classo fsimilarint erconnected larg e-scale systems with no nlinear input [A ].P roc ofW or ld M ulti Confon Sy stemics ,Cy bernetics and I nf or matics [C ].O r lando ,2001,IX :142-147.930控制与决策第19卷。

基于SVM的中文查询分类

基于SVM的中文查询分类杨思春;高超;戴新宇;陈家骏【期刊名称】《情报学报》【年(卷),期】2011(030)009【摘要】在问答系统中用户的查询是以自然语言问句的形式出现的,查询分类对生成合适的答案有着重要的指导性作用.现有文献大多基于SVM统计学习模型实现查询分类.文章详细分析了中文查询分类的典型特征及其编码过程,并给出了LibSVM 分类器的参数优化及核函数选取方法.比较了词袋特征(bag-of-word)和词性与词袋绑定特征(bag-of-word/pos)在LibSVM(RBF)、LibSVM(Linear)和Liblinear 三个分类器上的分类精度.实验结果表明,在问题训练集规模较大、特征维数较高的情况下,Liblinear分类器具有更好的性能.同时,得出一个结论:bag-of-word/pos特征对英文查询分类有一定的贡献;对于中文查询分类,虽然理论上增加特征有利于提高SVM分类器的精度,但由于绑定词性特征后可能会引入噪声,进而降低查询分类的精度.【总页数】5页(P946-950)【作者】杨思春;高超;戴新宇;陈家骏【作者单位】南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机科学与技术系,南京,210093;安徽工业大学计算机学院,马鞍山,243002;安徽工业大学计算机学院,马鞍山,243002;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093【正文语种】中文【相关文献】1.一种基于预分类的高效SVM中文网页分类器 [J], 许世明;武波;马翠;邸思;徐洪奎;杜如虚2.基于改进信息增益特征选择法的SVM中文情感分类算法 [J], 王根生;黄学坚;吴小芳;胡向亮3.基于DT和SVM分类器的中文文本情感极性分析 [J], 宋尚文;卢超;阎红灿4.基于DT和SVM分类器的中文文本情感极性分析 [J], 宋尚文;卢超;阎红灿5.基于中心核对齐模糊SVM的中文农业文本分类 [J], 卢鸿;邱云志;戴小路;汪廷华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。