几种省长信箱文本分类算法的实验与比较

• 作者: 庄仁团
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 省长信箱 短文本分类 特征选择
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 92-95,123
• 页数: 5页
• 字数: 4870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2016.05.046

摘要

省长信箱是政府密切联系群众的纽带。本文对省长信箱文本分类算法进行了研究。我们应用五种机器学习算法，包括：SVM、Bayes、fisher、Adaboost、kNN，对抓取的605篇省长信箱文本进行了分类实验，对比了这些算法的分类效果。结果表明Bayes算法比较适合省长信箱文本分类问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄仁团		3	6	1.0	2.0