基于Web的中文文本分类与支持向量机研究
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更新于2024-06-24
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"这篇本科论文主要探讨了基于Web的文本分类挖掘的研究,涉及文本分类的基本流程、特征提取方法以及多种常见的文本分类算法,如朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机等,并着重介绍了支持向量机在中文文本分类中的应用。作者通过构建一个支持向量机驱动的中文文档自动分类系统,证明了该方法在训练效率和分类准确性方面的优越性。"
在现代信息技术领域,文本分类是信息管理和检索的关键技术之一,尤其在Web环境中,随着海量文本数据的不断增长,传统的文本处理方式已无法满足需求。文本分类旨在对大量文本数据进行有序组织,便于快速查找和管理信息,为决策提供有效支持。然而,人工分类方法效率低且一致性不足,因此自动化的文本分类技术显得尤为重要。
论文详细阐述了文本分类的基本步骤,包括预处理、特征提取、模型训练和预测。特征提取是文本分类的核心环节,常见的方法有词袋模型、TF-IDF等,这些方法将文本转化为可量化的形式,以便机器学习算法处理。接着,论文讨论了几种主流的文本分类算法:
1. 朴素贝叶斯:基于概率的分类方法,假设特征之间相互独立,适用于大量特征的数据集。
2. K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN):基于实例的学习,分类时依据最近邻的类别决定当前样本的类别。
3. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM):通过构造超平面最大化类别间隔,对小样本、非线性问题有优秀表现。
论文重点介绍了支持向量机在中文文本分类中的应用。支持向量机通过构造最优决策边界,可以处理高维特征空间,对非线性关系有很好的建模能力,尤其适合处理小样本问题。作者设计并实现了一个基于SVM的中文文档自动分类系统,实验结果显示,该系统在训练速度和分类效果上表现出色,具有较高的查全率和准确率。
关键词:文本挖掘、文本分类、支持向量机、向量空间模型
这篇论文深入研究了基于Web的文本分类技术,特别是SVM在中文文本分类中的应用,对于理解文本挖掘领域的技术进展和实际应用有着重要的参考价值。
2022-07-02 上传
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