基于支持向量的最近邻文本分类方法

• 作者: 乎西旦·居马洪 古丽娜孜·艾力木江 孙铁利 梁义
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 词干提取 预处理 支持向量机 文本分类 分类精度
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 799-807
• 页数: 9页
• 分类号: TP309
• 字数: 6573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201711007

摘要

文本分类为一个文档自动分配一组预定义的类别或主题.文本分类中,文档的表示对学习机的学习性能有很大的影响.以实现哈萨克语文本分类为目的,根据哈萨克语语法规则设计实现哈萨克语文本的词干提取,完成哈萨克语文本的预处理.提出基于最近支持向量机的样本距离公式,避免k参数的选定,以SVM与KNN分类算法的特殊组合算法(SV-NN)实现了哈萨克语文本的分类.结合自己构建的哈萨克语文本语料库的语料进行文本分类仿真实验,数值实验展示了提出算法的有效性并证实了理论结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙铁利	东北师范大学计算机科学与技术学院	42	479	8.0	21.0