一种基于SVM-修正KNN 算法的哈萨克语文本分类

摘要

为了实现哈萨克语文本分类,根据哈萨克语语法规则,给出了哈萨克语文本词干的提取方法;结合DFR特征选择方法和VSM文本表示模型实现哈萨克语文本的预处理,提出了一种SVM和修正KNN协同的文本分类算法,分别在自行构建的语料集和整理的《新疆日报》哈萨克语数据集上进行大量文本分类仿真实验.结果表明,该方法在哈萨克语文本分类上具有良好的分类性能,并比SVM,KNN的测试性能优越.