支持向量机在文本分类中的应用与优化

“基于支持向量机的文本分类方法研究，主要探讨了文本向量表示、特征选择、分类器训练，并对比了朴素贝叶斯、KNN和SVM等分类方法，提出粗糙集与SVM融合的文本分类新方法，实现了实验系统。” 在计算机科学和信息技术领域，文本分类是一种关键的技术，它涉及到信息处理、自然语言处理和机器学习等多个子领域。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的监督学习模型，在文本分类任务中表现突出，尤其在处理高维数据时，如大量的词汇特征。 本文深入研究了基于支持向量机的文本分类方法，首先介绍了文本向量模型的构建过程。这一过程通常包括分词、创建停用词表、特征选择、权重计算以及生成向量空间。停用词表的构建是减少噪声的关键步骤，它可以降低无关词汇对分类的影响，从而降低向量的维度。特征选择是优化模型性能的关键环节，文中提出了一种基于类内频率的特征选择函数，该函数特别适用于支持向量机。 接着，论文对比了三种主流的文本分类方法：朴素贝叶斯、KNN（K-Nearest Neighbor）和支持向量机。朴素贝叶斯基于概率理论，简单但假设特征之间相互独立；KNN则依赖于最近邻规则，对新样本进行分类；而支持向量机通过构建最大边距超平面实现分类，其在处理非线性问题和小样本数据上具有优势。实验结果显示，支持向量机在分类稳定性、准确性和整体性能方面优于其他两种方法。 为了进一步提升支持向量机的效率，作者结合了粗糙集理论。粗糙集能够通过信息约简降低数据复杂度，这有助于减少支持向量机的训练时间，提高分类速度。这种融合粗糙集和支持向量机的方法为文本分类提供了新的思路。 此外，论文还实现了一个功能丰富的文本分类实验系统，用户可以通过该系统进行特征选择和权重计算的研究，同时也能够直接对不同语料进行训练和测试，验证和比较各种分类算法的效果。 最后，作者对文本分类的未来研究方向进行了展望，可能的研究方向包括深度学习在文本分类中的应用、多模态信息融合以及更高效的特征工程方法等。 关键词：文本分类，特征选择，粗糙集，支持向量机 这篇硕士论文详细阐述了基于支持向量机的文本分类方法，包括理论、实践和改进策略，对于理解和应用文本分类技术，特别是SVM在该领域的应用，具有很高的参考价值。