基于特征词权值的渔业文本分类研究

摘要：

渔业文本分类是充分利用渔业信息资源的有效途径。针对中文文献资料的结构特点，提出一种结合特征词权值和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的渔业文本分类方法，利用向量空间模型（Vector Space Model, VSM）构建文本向量空间，并结合特征词权值计算文本特征向量中的各特征项，将构建的文本向量送入 SVM 进行渔业文本分类。采用中国知网下载的标准文档进行了实验测试，并考察了准确率和召回率两个指标，实验结果表明，文章提出的渔业文本分类方法具有较好的分类效果。

关键词：渔业信息资源、渔业文本分类、特征词权值、支持向量机

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省科研计划项目2010216008；辽宁省高等学校优秀人才支持计划LR2012024。

在线出版日期：2015-02-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：40-42