基于支持向量机的文本分类研究

• 作者: 曲凯扬
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 支持向量机 文本分类 特征选择 机器学习
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 116-117
• 页数: 2页
• 字数: 1774字
• 语种: 中文

摘要

技术发展导致信息的数量呈爆炸式增长，因此文章针对于文本分类进行研究。为了避免自然语言的多义性对于文本分类的影响，文章研究了文本需要进行的一系列处理，其中包括文本预处理、文本表示、特征处理等步骤。为了使文本分类的准确性提高，文章研究了支持向量机作为构造分类器的算法，分析了支持向量机在二分类和多分类情况下的不同算法，通过训练集的训练，并利用测试集进行测试、修改，从而使分类器达到较高的分类能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲凯扬	河南师范大学计算机与信息工程学院	5	2	1.0	1.0