基于LDA模型和SVM的文本分类研究

• 作者: 李小三 雷康
• 来源期刊: 网友世界
• 学科: 工学
• 关键词: LDA模型 文本分类 SVM算法 主题分析 GIBBS抽样
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 2-2
• 页数: 1页
• 分类号: TP391

摘要

LDA是生成武概率模型，从理论上说，具有其他模型无可比拟的建模优点；SVM分类算法在文本分类上具有独特的优异性能，本文将前者良好的文本表示性能、降维效果与后者强大的分类能力结合起来。实验表明，该方法克服了传统选择方法带来的分类性能受损问题，并且能够在降低数据维度的象件下提高分类的正确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷康	长安大学信息工程学院	5	13	2.0	3.0
2	李小三	长安大学信息工程学院	3	9	1.0	3.0