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基于SVM的中文文本分类反馈学习技术的研究-控制与决策
第 19 卷 第 8 期 控 制 与 决 策 2004 年 8 月
V o l. 19 N o. 8 Con trol and D ec is ion A u g. 2004
文章编号: 100 10920 (2004)
基于 SVM 的中文文本分类反馈学习技术的研究
孙晋文, 肖建国
(北京大学 计算机科学技术研究所, 北京 10087 1)
摘 要: 基于相关反馈技术的基本原理, 以 SVM 分类方法为基础, 研究了基于 SVM 的中文文本分类反馈学习技
术, 分析了分类处理中反馈学习的主要模式, 给出了基于 SVM 文本分类反馈学习的具体实现方法, 并进行了相应的
实验验证. 实验结果表明, 反馈学习具有明显提高 SVM 分类性能的能力.
关键词: 中文文本; 支持向量机; 反馈; 学习
中图分类号: T P 18 文献标识码: A
Study on f eedback learn in g of SVM -ba sed ch in ese text
cla ssif ica t ion
,
S UN J in w en X IA O J ian g u o
( In st itu te o f Com p u ter Scien ce an d T echno logy, P ek ing U n iver sity , B eij ing 10087 1, Ch in a. Co r re spon den t, SU N
, : @ . )
J in w en E m a il sunj inw en sin a com
: ,
Abstract B a sed on th e p r in cip le o f feedb ack learn ing th e feedb ack w ay s o f SVM b a sed ch in e se tex t cla ssificat ion
. .
are d iscu ssed T h e d ifferen t p at tern s in feedb ack p roce ssing are an a lyzed T h e deta il feedb ack a lgo r ithm on SVM
b a sed ch in e se tex t cla ssificat ion is p re sen ted. T h e exp er im en ta l re su lt s show th at th e feedb ack learn ing can great ly
im p rove th e p erfo rm an ce o f SVM cla ssificat ion.
Key words: ch in e se tex t; SVM ; feedb ack; learn ing
1 引 言 法在此方面的研究却很少. 为此, 本文以SVM 分类
数字化信息资源极大丰富, 使得
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