基于Web的中文文本分类与支持向量机研究

"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。