基于支持向量的最近邻文本分类方法

被引：10

作者：

古丽娜孜艾力木江 ^{[1
,2
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]}

乎西旦居马洪 ^{[1
]}

孙铁利 ^{[2
]}

梁义 ^{[1
]}

机构：

[1] 伊犁师范学院电子与信息工程学院

[2] 东北师范大学计算机科学与技术学院

[3] 东北师范大学地理科学学院

来源：

智能系统学报 | 2018年 / 13卷 / 05期

关键词：

词干提取; 预处理; 支持向量机; 文本分类; 分类精度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

文本分类为一个文档自动分配一组预定义的类别或主题。文本分类中,文档的表示对学习机的学习性能有很大的影响。以实现哈萨克语文本分类为目的,根据哈萨克语语法规则设计实现哈萨克语文本的词干提取,完成哈萨克语文本的预处理。提出基于最近支持向量机的样本距离公式,避免k参数的选定,以SVM与KNN分类算法的特殊组合算法(SV-NN)实现了哈萨克语文本的分类。结合自己构建的哈萨克语文本语料库的语料进行文本分类仿真实验,数值实验展示了提出算法的有效性并证实了理论结果。

引用

页码：799 / 807

页数：9

共 19 条

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