基于支持向量机的文本分类方法研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于支持向量机(SVM)的文本分类方法。作者通过分词、去除停用词、特征选择和权重计算等步骤对文本进行预处理，构建决策表并进行离散化处理，然后利用粗糙集理论进行条件属性约简，以提高分类效率。论文还对比了朴素贝叶斯、KNN和SVM三种分类方法，指出SVM在分类精度和性能上具有优势。此外，提出了结合粗糙集和SVM的文本分类新方法，以减少向量维度，缩短训练时间。最后，开发了一个实验系统用于特征选择和分类任务。" 在本文中，崔彩霞探讨了以下几个关键知识点： 1. **文本预处理**：文本分类的第一步是预处理，包括分词、建立停用词表、特征选择和权重计算。分词是将文本分解成有意义的词汇单元，停用词表的构建有助于减少无关词汇对分类的影响，降低向量维度。特征选择是挑选出对分类有显著影响的词汇，而权重计算（如TF-IDF）用于量化每个特征词的重要性。 2. **决策表的构造与离散化**：通过对文本集合的处理，构建决策表，其中包含每篇文本的特征词权重和类别信息。离散化是将连续的权重转换为离散值，常采用去尾取整等方法，以便于后续的粗糙集分析。 3. **粗糙集理论**：粗糙集理论提供了一种条件属性约简的方法，通过区分矩阵确定哪些特征是冗余或不重要的，从而简化决策表，降低计算复杂度。 4. **支持向量机(SVM)**：SVM是一种有效的监督学习算法，适用于分类和回归任务，尤其在高维空间的小样本数据集上表现出色。论文对比了SVM与其他分类方法，如朴素贝叶斯和KNN，强调SVM在稳定性、精度和性能上的优势。 5. **基于粗糙集和支持向量机融合的文本分类**：作者提出了一种新的文本分类方法，利用粗糙集约简降低特征空间的维度，结合SVM进行训练，以减少训练时间，提高效率。 6. **文本分类实验系统**：开发了一个实用性强的实验平台，可以进行特征选择和权重计算的研究，同时能直接对不同语料进行训练和测试，提供了实际应用的可能性。 7. **未来研究展望**：论文最后对文本分类的未来研究方向进行了讨论，可能包括更高效的特征选择策略、优化的离散化方法以及改进的支持向量机模型。 通过这些研究，崔彩霞的论文不仅深入探讨了文本分类的理论和技术，而且提出了实际应用的解决方案，对文本分类领域的研究和发展具有积极的推动作用。