TMSVM:基于SVM的文本挖掘系统,实现自动模型训练与预测
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更新于2024-08-10
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“基于云计算的电子政务公共平台管理规范 第 1 部分:服务质量评估(gb_t 34077.1-2017)”
该系统名为“Tmsvm”,全称为“TextMiningSystemBasedonSVM”,是由张知临开发的文本挖掘系统,专注于使用支持向量机(SVM)进行文本分类和预测。系统的主要特点包括:
1. **集成库封装**:系统封装了libsvm和liblinear库,并保持了它们的完全兼容性。
2. **特征选择**:采用了基于Chi统计量的特征选择方法。
3. **特征提取**:利用潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)进行特征抽取。
4. **特征权重**:支持多种特征权重计算方式,如Binary、Tf、log(tf)、Tf*Idf、tf*rf、tf*chi等。
5. **归一化处理**:对文本特征向量进行了归一化处理。
6. **SVM参数选择**:通过交叉验证自动选择最佳的SVM模型参数。
7. **评价指标**:支持多种评价指标,如macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等。
8. **多模型预测**:可以同时运行多个SVM模型进行预测。
9. **稀疏矩阵支持**:使用Python的csc_matrix存储大稀疏矩阵。
10. **自动分词**:引入了第三方分词工具,实现了自动分词功能。
11. **格式转换**:可以直接将文本转化为libsvm和liblinear支持的输入格式。
利用此系统,用户可以执行以下操作:
1. **自动训练SVM模型**:系统提供了一站式的解决方案,包括选择Libsvm或Liblinear,分词,词典生成,特征选择,参数优化,以及模型训练。
2. **模型预测**:使用已训练的模型对未知文本进行预测,返回预测的类别标签和类别隶属度分数,能自动识别libsvm和liblinear模型。
系统调用接口包括命令行和程序内调用两种方式,支持的功能包括:
- 训练SVM模型
- 模型预测
- 多模型预测
- 结果分析
- 分词
- 特征选择
- 构造libsvm和liblinear输入格式
- SVM参数搜索
- SVM模型训练
此外,系统还提供了一些有用的工具,例如结果分析程序、子集选择工具和SVM参数选择网格搜索工具等。
技术细节方面,系统涉及到了潜在语义分析、特征选择算法、SVM参数优化策略,以及libsvm和liblinear在多分类问题中的应用。源码分析部分则揭示了如何构建SVM输入格式,处理不同库的差异,以及处理重复样本对模型训练的影响等问题。
这个系统是一个强大的文本挖掘工具,尤其适用于需要使用SVM进行文本分类和预测的应用场景,如电子政务、信息过滤、情感分析等领域。通过集成多种功能和算法,它简化了数据预处理和模型构建的过程,提高了工作效率。
2020-03-12 上传
2021-10-02 上传
2021-10-24 上传
2023-03-28 上传
2023-03-28 上传
2023-09-25 上传
2023-05-16 上传
2023-07-30 上传
2023-05-25 上传
Yu-Demon321
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