基于中心核对齐模糊SVM的中文农业文本分类

摘要

提出一种基于中心核对齐的模糊支持向量机(Centered kernel alignment-based fuzzy support vector machine,CKA-FSVM)算法并应用于中文农业文本分类.首先通过爬虫技术获取2246个中文农业文本并进行数据预处理,然后进行文本向量化和特征处理,最后构建分类器模型,实现中文农业文本的自动分类.实验结果显示CKA-FSVM算法在中文农业文本分类上的平均准确率为91.69％,平均F1值为94.96％,比5个对比算法中的最好结果分别提升了0.04和0.24个百分点,表明该模型在中文农业文本分类领域具有较好的性能.