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基于支持向量机的文本分类技术研究

A Survey on Techniques of Text Categorization Based on Support Vector Machines

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【Author】 ZHANG Yan-hua~1,WANG Hai-yong~2,3,ZHENG Li-ying~2,3(1.School of Mathematics,Physics and Software Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;2.School of Information & Electrical Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;3.Key Laboratory of Opto-Electronic Technology and Intelligent Control Under the Ministry of Education,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China)

【机构】兰州交通大学数理与软件工程学院；兰州交通大学信息与电气工程学院；兰州交通大学信息与电气工程学院甘肃兰州730070；甘肃兰州730070；兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室；

【摘要】介绍了文本分类的基本过程,讨论了常用的文本分类方法如K-最近邻分类算法K-NN(K-N earestN eighbors,K-NN)、朴素贝叶斯分类算法NB(N aive Bayesian C lassifier,NB)、决策树分类算法DT(D ecision T rees,DT),并探讨了基于支撑向量机SVM(SupportV ectorM ach ines,SVM)的文本分类基本原理及方法.更多还原

【Abstract】 The techniques of text categorization,including its basic process are discussed. The methods of text categorization such as K-Nearest Neighbors,Naive Bayesian Classifier,Decision Trees are introduced.The principle and method of text categorization based on Support Vector Machines are also explored.更多还原

【关键词】文本分类；向量空间模型；支持向量机；
【Key words】 text categorization； vector space model； support vector machines；

【基金】光电技术与智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)开放基金资助项目(K040103)

【文献出处】甘肃科学学报 ,Journal of Gansu Sciences , 编辑部邮箱 ,2006年03期

【分类号】TP301.6
【被引频次】11
【下载频次】271

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