基于主动学习的SVM评论内容分类算法的研究

摘要：

随着信息时代的到来,互联网平台上的文本数据开始爆发式增长,其中难免夹杂着一些不法数据.这些数据往往隐藏在海量数据中,因此给平台检索这些不法数据增加了难度.在这种情况下再用传统的文本分类方法已经不能满足需求了.因此论文根据文本数据的特点提出了基于主动学习的SVM评论内容分类方法,该方法使用主动学习的思想将敏感词向量、k-means聚类算法和SVM分类算法结合在一起,在使用更少训练集的基础上提高文本分类的准确率.实验结果表明,使用论文提出的方法对文本进行分类,在分类时间和结果准确率方面上都得到了一定程度的提高.

关键词：文本分类、主动学习、k-means、SVM、敏感词向量

所属期刊栏目：50

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-04-14（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：608-612