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基于支持向量机的中文文本自动分类研究

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摘要

首先对文本提取特征向量,再利用词语相似度求出文本特征子集,由支持向量机进行文本分类,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SVM大规模真实文本的试验测试.试验表明,该方法的系统的招回率较低,而准确率较高,取得了令人满意的结果.

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来源
《计算机应用研究》|2005年第11期|61-63|共3页
作者
王凯; 周建国; 夏德麟; 晏蒲柳; 董伟钛;
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作者单位

武汉大学,电子信息学院,湖北,武汉,430079;

武汉大学,电子信息学院,湖北,武汉,430079;

武汉大学,电子信息学院,湖北,武汉,430079;

武汉大学,电子信息学院,湖北,武汉,430079;

武汉大学,电子信息学院,湖北,武汉,430079;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
文本分类; 支持向量机; 招回率; 准确率;
入库时间 2022-08-18 05:13:09

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