[1]马忠宝 刘冠蓉.基于支持向量机的中文文本分类模型研究[J].计算机技术与发展,2006,(11):70-72.
　MA Zhong-bao,LIU Guan-rong.Research on Chinese Text Classification Model Based on SVM[J].,2006,(11):70-72.
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基于支持向量机的中文文本分类模型研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年11期
页码:
70-72
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research on Chinese Text Classification Model Based on SVM
文章编号:
1673-629X（2006）11-0070-03
作者:
马忠宝 刘冠蓉
武汉理工大学计算机科学与技术学院
Author(s):
MA Zhong-bao;  LIU Guan-rong
School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology
关键词:
支持向量机; 文本分类; 模型
Keywords:
support vector machine;  text classification;  model
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法，适宜构造高维有限样本模型，具有很好的分类精度和泛化性能。文中介绍了中文文本分类过程，将支持向量机应用于中文文本分类模型中，对分类器参数选择进行了分析和讨论。实验分析表明，该系统在较小训练集条件下可以取得较好的分类效果
Abstract:
Support vector machine（SVM） is a new learning algorithm based on statistics theory , and it is proved very useful for text classification. In this paper a model of Chinese text model based on SVM is built and different type of kernel functions is used. According to the experiment, it is showed that this model has good result for text clas.sification

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备注/Memo

备注/Memo:
马忠宝（1977-），男，安徽淮南人，硕士研究生，研究方向为智能计算、机器学习；刘冠蓉，教授，研究方向为并行算法、网络计算
更新日期/Last Update: 1900-01-01