基于支持向量机的医学期刊文章自动分类研究

摘要

基于支持向量机学习模型,使用万方期刊数据库中医学、卫生的有关标题和摘要数据,对医学、卫生大类下的R7中的9个小类进行了自动分类研究.在中文信息处理知识和技术的基础上选取分类特征,在分类过程中主要采取了基于低密度多特征的训练方法.在互信息、卡方统计、交叉熵和证据权值4个不同的统计特征量的开放测试中,自动分类的查全率和准确率都取得了相对令人满意的结果.