基于双字耦合度支持向量机模型的中文文本分类技术研究

• 作者: 李锐
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 双字耦合 分词 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 85-87
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2017.12.025

摘要

提出基于双字耦合支持向量机方法对电力客服文本进行分类,由于电力客户投诉口语中包含歧义词较多,所以首先对歧义词进行权重计算,再通过支持向量机对结果进行分类模型识别,效果显示分类效果明显高于普通支持向量机.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锐		22	40	4.0	5.0