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SVM在文本自动分类中的应用 被引量:3

Application of SVM to text categorization
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摘要 支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术。介绍了文本自动分类技术的主要研究概况,并进一步从支持向量机的原理及其在文本分类中的优点等方面阐述了支持向量机在文本分类中的应用。 The support vector machine (SVM) is a new pattern recognition technology based on the statistical learning theory. The research situation in the text categorization is introduced. The SVM theory and its advantages in the text categorization are described to show its appropriation to the task.
出处 《成都信息工程学院学报》 2005年第2期121-124,共4页 Journal of Chengdu University of Information Technology
关键词 文本自动分类 支持向量机 分类 文本特征 text categorization support vector machine categorization text feature
  • 相关文献

参考文献4

  • 1C.Apte,F Damerau,S Weiss.Text mining with decision rules and decision trees[C]. In Proceedings of the Conference on Automated Learning and Discovery, Workshop6:Learning from Text and the Web,1998.
  • 2Thorsten Joachims. Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features[C].In Europcan Conference on Machine Learning(ECML'97),1997,170-178.
  • 3范劲松.SVM理论其应用的研究[M].合肥:中国科学技术大学,2000..
  • 4VladimirN Vapnic 张学工译.统计学理论的本质[M].北京:清华大学出版社,2000..

同被引文献20

引证文献3

二级引证文献38

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