期刊专题

10.3969/j.issn.1004-373X.2007.03.042

自动文本分类技术研究

引用
随着万维网的发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.在阐述了文本分类算法的研究现状,分析了朴素贝叶斯(Naive Bayes)、kNN和支持向量机(SVM)经典文本分类算法之后,提出了应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法来实现文本分类.对使用用最小二乘支持向量机和一般支持向量机的文本分类结果进行了比较,并得出了结论:使用最小二乘支持向量机进行文本分类缩短了文本分类的时间,并保证了一定的召回率和准确率.

文本分类、支持向量机、最小二乘支持向量机、分类器

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TP18(自动化基础理论)

2007-03-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

121-124

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

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2007,30(3)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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