SVM用于文本分类的适用性

被引：142

作者：

刘晓亮 ^{[1
]}

丁世飞 ^{[1
,2
]}

朱红 ^{[1
]}

张力文 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国矿业大学计算机科学与技术学院

[2] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

来源：

计算机工程与科学 | 2010年 / 32卷 / 06期

关键词：

文本分类; SVM; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

本文从统计的角度描述了文本分类的关键性质,给出了相应的文本文档集的统计分类模式,并将其与支持向量机的模型结合,说明了为什么支持向量机(SVM)能够很好地进行文本分类。本文主要是从理论角度说明SVM用于文本分类的适用性,模型构造简单,并且是高度抽象、无噪音的。

引用

页码：106 / 108

页数：3

共 5 条

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