10.3969/j.issn.1000-3428.2002.11.052
基于支持向量机的中文文本自动分类研究
根据文本数据学习的特点,采用线性支持向量机(LSVM)学习算法,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大规模真实文本的试验测试.结果发现,系统的招回率较低,而准确率较高,该文对此结果进行了分析,并提出了一种采用训练中拒识样本信息对分类器输出进行改进的方法,试验表明,该方法有效地提高了系统的性能,取得了令人满意的结果.
文本分类、线性支持向量机、招回率、准确率
28
TP391(计算技术、计算机技术)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
137-138,封三