基于组合核函数SVM的文本主题识别

• 作者: 刘芳 吕洪艳
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 组合核函数 文本识别 召回率 文本主题
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4444字
• 语种: 中文

摘要

文本内容主题识别的实际应用中,大量文本之间彼此掺杂,使其无法线性表述,应用SVM可以有效地解决这种非线性不可分问题,而核函数的选择是SVM的关键.鉴于单核无法兼顾识别准确率与召回率,针对文本主题识别的特定应用,将多项式核函数和径向基核函数进行线性加权组合,构建兼具全局核函数的泛化能力及局部核函数的学习能力的组合核函数,并通过网格搜索法确定最优参数.在仿真实验中评估了线性核、多项式核、径向基核以及组合核函数,实验结果表明,组合核函数SVM的识别性能明显优于其它3单核函数,识别准确率与召回率都比较理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘芳	东北石油大学计算机与信息技术学院	23	49	4.0	6.0
2	吕洪艳	东北石油大学计算机与信息技术学院	27	76	4.0	7.0