计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (11): 182-184.

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基于SVM文本分类中的关键词学习研究

孙晋文 肖建国   

  1. 航天信息股份有限公司 北京大学计算机科学技术研究所,北京100871
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

SUN Jin-Wen, XIAO Jian-Guo (Aero-Space Information Co. , Ltd. ; The Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing 100871)   

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 文本分类中分类方法与关键词是两个重要的因素,支持向量机作为一种良好的分类方法,在文本分类中表现出很好的性能。本文以支持向量机为基础,重点研究其分类过程中关键词的学习问题,在其增量分类中,同步进行关键词的增量学习调整,实验结果表明,该方法可以更好地提高文本分类的分类性能。

关键词: 支持向量机 增量学习 分类 关键词学习

Abstract: For classification, the classification method and keyword are the two important factors. As a good classification method, SVM is of good performance based on SVM. This paper mainly explores the keyword learning during the classification. With the incremen

Key words: SVM(support vector machine), Incremental learning, Classification, Keyword learning

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