支持向量机驱动的越语新闻文本分类：命名实体关键

本文主要探讨了在越南语新闻文本自动分类领域的创新性方法，即"基于支持向量机的越语新闻文本分类方法"。该研究由潘华山、严馨、余正涛和郭剑毅等人在昆明理工大学智能信息处理重点实验室进行，他们针对越南语这一特定语言环境，认识到命名实体在新闻文本理解和分类中的关键作用。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习算法，被选用来构建分类模型。SVM的优势在于其在高维空间中的高效决策边界寻找能力，这使得它非常适合处理文本数据，尤其是在处理非线性关系时。在越南语新闻文本分类中，作者不仅考虑了词和词性这些基础特征，还特别关注命名实体，因为它们能够提供丰富的上下文信息，有助于提升分类的准确性。 在特征选择上，作者采取了双重策略，既在句法层面提取词和词性信息，又在语义层面引入命名实体，这样既捕捉到了词汇的基本结构，又捕捉到了实体在文章中的实际含义。这种综合考虑了语法和语义特征的方法，使得模型在处理越南语新闻时能更好地理解文本的深层含义，从而提高分类的精度。 实验结果显示，通过这种方法，研究人员成功地构建了一个性能良好的越南语新闻文本分类模型。命名实体的利用显著提升了分类的效果，证明了它们在识别新闻主题、作者意图以及文化背景等方面的重要辅助作用。这项工作为越南语新闻文本的自动化处理提供了一种有效且实用的解决方案，为越南语信息处理和自然语言处理的研究领域做出了贡献。 关键词：越南语、文本分类、新闻文本、支持向量机、命名实体。这些关键词突出了论文的核心内容和研究焦点，展示了作者们在这个特定领域的深入研究和实践成果。通过阅读这篇论文，读者可以了解到如何将SVM技术与越南语新闻文本的特点相结合，以实现更精准的文本分类。