基于SVM的日文网页分类

• 作者: 仲婷 潘金贵 王清翔
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 网页分类 日文分词
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2007.02.011

摘要

网页分类是使用机器学习算法实现网页类别的自动标注.提出了一种基于SVM的日文网页分类方法,针对日文的特点,设计日文词素词典与规则库,并以此为基础进行日文分词和特征表示,然后使用互信息度进行特征选择,最后应用SVM来构造分类超平面,对日文网页进行分类.最后通过实验进行了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘金贵	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	143	2369	23.0	44.0
2	仲婷	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	3	17	1.0	3.0
3	王清翔	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	2	15	1.0	2.0