"基于支持向量机的文本分类技术及应用研究"

本篇论文重点介绍了在Web信息抽取中的文本分类中应用支持向量机（SVM）的方法和过程。首先，对SVM的基本原理进行了简要介绍，并讨论了SVM在文本分类中的应用。论文详细分析了如何利用SVM构造文本分类器，并介绍了文本分类的处理过程以及其中涉及的关键技术，如分词技术、向量空间模型（VSM）、特征选取技术和SVM的交叉验证技术等。此外，论文还概略说明了利用Microsoft Visual C 6.0创建文本分类系统的过程，包括重要类和关键处理函数的实现和优化，以及如何利用动态链接库实现C到Java的迁移。最后，论文给出了该系统得到的实验数据和结论。 支持向量机（SVM）在机器学习中有着重要的应用，无论是分类问题还是回归问题，都能够得到广泛的应用。本文以文本分类为背景，重点讨论了SVM在该领域的应用。首先介绍了SVM的基本原理，包括最大间隔分割超平面的思想，以及如何将其应用于解决分类问题。接着详细分析了如何利用SVM构造文本分类器，其中涉及到的关键技术包括分词技术、向量空间模型（VSM）、特征选取技术和SVM的交叉验证技术。通过这些技术的应用，可以有效地构建一个准确率较高的文本分类器。 随后，论文概略地介绍了利用Microsoft Visual C 6.0创建文本分类系统的过程。这涉及到重要类和关键处理函数的实现和优化，以及如何利用动态链接库来实现C到Java的迁移。通过这一过程，可以将SVM算法应用于具体的文本分类系统中，使其能够更好地对文本进行分类。 最后，论文给出了该系统得到的实验数据和结论。通过实验数据的分析，可以得出对于特定类型的文本数据，利用SVM构建的文本分类系统能够取得较好的分类效果。这为SVM在文本分类领域的应用提供了重要的实验依据。 综上所述，本篇论文从SVM的基本原理出发，详细介绍了SVM在文本分类中的应用方法和过程，包括关键技术的应用和具体系统的创建过程。通过对实验数据的分析，验证了SVM在文本分类中的有效性和可行性，为相关研究提供了重要的参考和借鉴。