SVM在多类文本分类中的应用与可视化研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于支持向量机(SVM)的多类文本分类技术，结合了中文分词、文本表示、特征提取、并行分类以及可视化等多个方面，旨在提高文本分类的效率和准确性。作者梁秀娟在导师刘勘的指导下，对文本分类在信息时代的重要性进行了阐述，尤其是在搜索引擎优化、信息推送服务中的应用。论文详细介绍了文本分类的发展历程，从基于规则到基于统计的方法，并提出了一种并行分类的多类文本处理模型，通过实验验证了其效能。此外，还研究了文本的可视化技术，包括高维空间、文本层次和分类结果的可视化，以帮助理解和解释分类结果。关键词包括支持向量机、文本分类、多类文本分类、并行分类和可视化技术。" 本文深入探讨了多类文本分类这一主题，特别是在中文环境下的应用。首先，作者强调了文本分类在现代信息技术中的核心地位，特别是在搜索引擎优化和个性化信息推送中的作用。接着，文章介绍了文本分类的基本概念和技术流程，包括中文分词（这是中文文本处理的关键步骤），文本表示（如向量空间模型），以及特征提取方法（如互信息和词频的结合）。这些技术有助于将非结构化的文本转化为机器可理解的形式。 核心部分是支持向量机(SVM)算法的讨论。SVM是一种强大的监督学习算法，常用于分类任务，尤其适用于小样本和高维度问题。作者在此基础上提出了并行分类的多类文本分类策略，构建了相应的模型，利用特征向量对训练文本进行预处理，训练两类分类器。实验结果显示，这种方法在处理多类文本分类时表现出良好的性能。 此外，文本可视化作为理解复杂数据的重要手段，也是本文的研究内容之一。作者研究了如何将高维文本特征空间、文本结构和分类结果以可视化方式呈现，这对于理解分类模型的内部工作原理和优化分类效果具有重要意义。 这篇论文为基于SVM的多类文本分类提供了一套完整的框架和实验验证，同时也关注了文本分类的可视化方法，对后续的文本处理研究具有重要参考价值。关键词涵盖了支持向量机在文本分类中的应用，多类别的挑战，以及并行计算的优化策略，这些都是当前文本挖掘领域的热点问题。