基于支持向量机的中文农业文本分类技术研究及其应用

"基于支持向量机的中文农业文本分类技术研究" 本文研究基于支持向量机（SVM）的中文农业文本分类技术，旨在提供个性化农业信息推荐服务。该模型首先构建农业行业分类关键词库，通过特征词选择和权重计算，构建分类器模型，实现信息的自动分类。 支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类、回归、异常检测等任务。在本文中，SVM用于中文农业文本分类，实现了高效的分类准确率和召回率。 文本分类是自然语言处理领域的一个重要任务，它涉及到文本representation、特征提取、分类算法等多个方面。在本文中，我们使用SVM作为分类算法，实现了中文农业文本的自动分类。 实验结果表明，基于SVM的中文农业文本分类模型可以达到96.5%的分类准确率和96.4%的召回率，这远高于传统的贝叶斯、决策树、KNN、SMO等分类算法。 本文的主要贡献在于，提出了一种基于SVM的中文农业文本分类模型，实现了中文农业文本的自动分类，并且该模型可以应用于农业物联网行业信息综合服务平台，提供个性化农业信息推荐服务。 此外，本文还讨论了中文农业文本分类的难点和挑战，例如中文文本的特点、农业领域的专业性等，并提出了相应的解决方案。 本文的研究结果表明，基于SVM的中文农业文本分类模型是一个有效的解决方案，可以满足农业信息推荐服务的需求，并且可以应用于农业物联网行业信息综合服务平台。 关键词：文本分类，支持向量机，中文农业信息，信息整合