支持向量机在Web信息抽取文本分类中的应用

"Web信息抽取中的文本分类毕业论文探讨了支持向量机（SVM）在文本分类中的应用，详细阐述了如何构建基于SVM的文本分类器，并涉及了分词技术、向量空间模型（VSM）、特征选择以及SVM的交叉验证等关键技术。此外，还介绍了使用Microsoft Visual C++ 6.0开发文本分类系统的实践过程，包括关键类与函数的实现和优化，以及C++到Java的跨平台迁移方法。论文以实验数据和结论为结尾，进一步验证了所提出方法的有效性。" 本文主要关注的是机器学习领域中的一个关键算法——支持向量机（SVM）。SVM是一种监督学习模型，特别适用于小样本、非线性及高维模式识别。在文本分类中，SVM通过构建间隔最大化的超平面，将文本数据有效地划分为不同的类别。首先，论文简要概述了SVM的基本原理，包括其解决分类问题的核心思想，即找到最优分类边界，最大化两类样本的距离。 接着，文章深入讨论了SVM在文本分类中的应用，强调了预处理阶段的重要性，特别是分词技术。分词是将连续的文本序列分割成具有独立含义的词语单元，它是文本分析的基础步骤。之后，论文提到了向量空间模型（VSM），这是一种常用的数据表示方法，通过将文本转换为数值向量，使得机器可以理解和处理文本数据。 特征选择是文本分类中的另一个关键环节，它涉及到从大量可能的特征中挑选出对分类最有影响力的子集，以提高分类效率和准确性。论文中提及的特征选择技术可能包括TF-IDF、词频等方法。此外，SVM的交叉验证技术也被详细讨论，这是一种评估模型性能的统计学方法，通过将数据集划分为训练集和测试集，多次训练和验证模型以减少过拟合的风险。 论文还介绍了使用Microsoft Visual C++ 6.0开发文本分类系统的实践经验，包括关键类的定义和函数的实现，以及如何优化这些功能以提升系统性能。此外，作者还探讨了如何利用动态链接库实现C++代码到Java平台的迁移，这在跨平台应用开发中是非常重要的。 最后，通过实验数据的分析，论文得出了一些结论，证实了SVM在文本分类任务中的有效性和实用性。实验结果不仅验证了理论部分的正确性，也为未来的研究提供了基础和参考。这篇毕业论文为理解SVM在文本分类中的应用提供了一个全面而深入的视角，对于从事相关研究和开发的人员具有很高的参考价值。