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基于支持向量机的中文文本自动分类研究
被引量：
25
1
作者
都云琪
肖诗斌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第11期137-138,F003,共3页
根据文本数据学习的特点，采用线性支持向量机（LSVM）学习算法，实现了一个中文文本自动分类系统，并对该系统进行了针对大规模真实文本的试验测试。结果发现，系统的招回率较低，而准确率较高，该文对此结果进行了分析，并提出了一种...
根据文本数据学习的特点，采用线性支持向量机（LSVM）学习算法，实现了一个中文文本自动分类系统，并对该系统进行了针对大规模真实文本的试验测试。结果发现，系统的招回率较低，而准确率较高，该文对此结果进行了分析，并提出了一种采用训练中拒识样本信息对分类器输出进行改进的方法，试验表明，该方法有效地提高了系统的性能，取得了令人满意的结果。
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关键词
支持向量机
中文文本
自动分类
招回率
准确率
学习算法
中文信息处理
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职称材料
题名
基于支持向量机的中文文本自动分类研究
被引量：
25
1
作者
都云琪
肖诗斌
机构
西安电子科技大学计算机学院
北京信息工程学院中文信息处理研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第11期137-138,F003,共3页
文摘
根据文本数据学习的特点，采用线性支持向量机（LSVM）学习算法，实现了一个中文文本自动分类系统，并对该系统进行了针对大规模真实文本的试验测试。结果发现，系统的招回率较低，而准确率较高，该文对此结果进行了分析，并提出了一种采用训练中拒识样本信息对分类器输出进行改进的方法，试验表明，该方法有效地提高了系统的性能，取得了令人满意的结果。
关键词
支持向量机
中文文本
自动分类
招回率
准确率
学习算法
中文信息处理
Keywords
text
categorizaiton；
linear
support
vector
machine
(
lsvm
)
；recall
；precision
分类号
TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于支持向量机的中文文本自动分类研究
都云琪
肖诗斌
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002
25
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