基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法

摘要：

中文分词的难点在于处理歧义和识别未登录词,传统字典的匹配算法很大程度上是依靠字典的代表性而无法有效地识别新词,特别是对于各种行业领域的知识管理.基于二元统计模型的分词算法能很好地适应不同的语料信息,且时间和精度都能满足文本知识管理的应用需要.近似支持向量机是将问题归结成仅含线性等式约束的二次规划问题,该算法的时间复杂度和空间复杂度比传统SVM算法的均有降低.在利用自适应分词算法进行分词的基础上,再利用近似支持向量机进行文本分类.实验表明,该方法能够自动适应行业领域的知识管理,且满足文本知识管理对训练时间敏感和需要处理大量文本的苛刻环境要求,从而具备较大的实用价值.

关键词：自适应中文分词、近似支持向量机、文本分类、知识管理

所属期刊栏目：37

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：重庆市自然科学基金2008BB2183;中国博士后科学基金20080440699;国家社会科学基金ACA07004-08

在线出版日期：2010-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：251-254,293