一种基于主动学习支持向量机哈萨克文文本分类方法

• 作者: 伊力亚尔 古丽娜孜 吴迪 孙铁利
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 哈萨克文文本分类 主动学习
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 261-267
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.03.011

摘要

将文本分类理论应用于哈萨克语中,给出基于支持向量机的哈萨克文文本分类系统的设计思想.从哈萨克语言学的角度对哈萨克文分析,提出哈萨克文词干提取的方法.在对支持向量机的理论分析基础上,提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类.实验结果表明,该方法在哈萨克文文本分类中能获得可接受的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙铁利	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	42	479	8.0	21.0
2	吴迪	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	17	38	3.0	5.0