噪声消除与SMO算法收敛性

近年来,随着序列最小优化分类算法SMO等一系列快速算法的推出,支持向量机在自动文本分类研究领域取得了很大的成功。大多数文本分类问题是线性可分的,使用线性核函数的SMO算法能够取得非常好的分类效果。但是文本向量是一种非常稀疏的向量,采用线性核函数的SMO算法对噪声样本非常敏感,容易产生发散的问题。文章分析证明了噪声如何影响SMO算法收敛性。为了解决训练样本中噪声样本影响SMO算法收敛的问题,设计了一个消除噪声样本的算法,取得了非常好的效果。     

面向电信领域的文本分类研究

文本分类作为信息过滤、信息检索、搜索引擎、文本数据库等领域的技术基础,有着广泛的应用前景。但传统的模式识别方法在处理问题时通常需建立准确的数学模型,而且在解决非线性问题时很难有好的表现。支持向量机在维数灾难方面有很好的表现,并且在小样本数据中有良好的应用。本文集中于文本分类识别问题,并应用到电信领域,取得了满意的结果。     

基于概念特征的语义文本分类

文本分类是组织和处理海量文本信息的关键方法。目前的文本分类模型多用关键词特征向量描述文本资源,造成向量的高维性和稀疏性。引入文本资源的概念特征,将文本资源描述由关键词级提升至概念级,提高文本资源描述的准确性,并提出了基于概念特征的语义文本分类模型。仿真实验的结果表明,该模型能有效克服资源特征向量空间的高维性和稀疏性,确保向量空间的正交性,在语义文本分类的效率和正确性上都有良好的表现。     

支持向量机在文本分类中的研究与应用

运用人工智能相关技术实现海量数据文本的自动化分类识别,将有限的人力从海量数据中解放出来,已成为促进工作发展的重要途径.主要运用SVM文本分类技术对数据文本进行自动筛选和智能分类,详细介绍了SVM文本分类方法的系统结构、分词、特征选择、评估方法、模型训练和分类识别的过程,并针对语料库中的大量文本进行分类实验.结果表明,该方法具有较好的分类效果.     

基于二叉树多类支持向量机的文本分类研究

文本分类是文本数据挖掘的基础和核心,为解决在文本分类中二值支持向量机不能进行多类分类的问题,论文提出采用二叉树对多个二值支持向量机(SVM)子分类器进行组合,并运用聚类分析中类距离方法规范二叉树生成过程的基于二叉树的多类支持向量机(MSVM)分类算法。实验数据表明,相对于KNN 算法和朴素贝叶斯算法,基于二叉树的MSVM 算法在文本分类上更具优越性。该算法已应用于科技奖励信息检索系统中,取得了良好的效果。     

多类支持向量机文本分类方法

文本分类是数据挖掘的基础和核心,支持向量机（SVM）是解决文本分类问题的最好算法之一。传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机文本分类算法进行了讨论和比较。提出了多类支持向量机文本分类中存在的问题和今后的发展。     

基于支持向量机的文本分类器的实现与设计

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中,以期获得最好的泛化能力,并且在解决文本分类中表现出很多特有的优势。本文以文本分类为主要任务,讨论了目前存在的几种二叉树多类SVM算法组合策略。并用中改进的多类SVM分类算法作为文本分类器核心算法,并在多类文本分类实验中进行验证。     

多类支持向量机在文本分类中的应用

传统的支持向量机（SVM）是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。本文在对现有主要的四种多类支持向量机分类算法讨论的基础上,结合文本分类的特点,详细介绍了决策树支持向量机和几种改进多类支持向量机方法在文本分类中的应用。     

基于SVM算法的文本分类技术研究

在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题.针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提高文本分类器的准确性.采用支持向量机(SVM)的理论在文本分类技术同时将根据优化的粒子群算法(PSO)引入SVM分类算法中进行优化文本分类器的参数,将分类器的准确率作为PSO算法适应度函数通过粒子移动操作找出最佳参数并用SVM算法进行分类.在文本数据集上的仿真结果表明,与传统的算法相比,经PSO算法优化后的SVM文本分类器的准确性更高,PSO算法是一种有效的优化方法,能广泛应用于文本分类问题.     

基于球向量机的中文文本分类

SVM在文本分类中的应用是近年来文本分类领域重要的进展之一。许多实验表明,SVM在文本分类中比其他的机器学习算法表现出更高的分类精度,但在大规模数据上的收敛速度较慢,成为SVM在实际应用中的一大缺点。球向量机是一种比SVM更快的机器学习方法。本文将BVM应用于文本分类。实验表明,BVM在文本分类中的应用具有与SVM相当的精 度,而且比SVM有更少的训练时间。     

基于Agent的文本分类系统

信息检索的一个核心问题是自动文本分类。基于分类体系的文本分类需要全文抽取主题词、计算权重,再根据分类体系对文献进行分类。文中构建一种基于Agent技术的文本自动分类系统,仅需要对文档头进行信息处理就可以进行快速文本分类,有效地减少了文本分类过程中的时间和空间的消耗。     

基于改进TFIDF算法的文本分类研究

由于文本分类在信息检索、邮件过滤、网页分类、个性化推荐等领域有着广泛的应用价值,所以自文本分类的概念提出以来,受到了学者们的广泛关注。在文本分类的研究中,学者们运用了很多方法,其中TFIDF是文档特征权重计算的最常用算法之一,但是传统的TFID算法忽略了特征项在类内和类间的分布,导致很多区分度不大的特征项被赋予了较大的权重。针对传统TFIDF算法的不足,本文在IDF的计算过程中,用词条在类内与类间的文档占比来考虑词条在类内与类间的分布。在实验中,用改进的权重算法表示文本向量,通过考察分类的效果,验证了改进算法的有效性。     

利用Medline文摘数据库研究文本分类

文本分类领域的困难,在于如何获得大量人工标记好的分类样本数据集,Medline数据库在专家的长期维护下,具有完善的基于MeSH(Medical Subject Headings)的分类体系,以及大量的文摘,可用来制作分类样本数据集。本文介绍和研究Medline数据库,提出如何利用它构建良好的分类模型,实验表明,利用Medline文摘数据库,通过Major标记,特征项数目采用5000,训练样本采用600,利用SVM分类器,可得较好的分类模型,从而为文本分类研究提供一种实用、高效的数据集制作方式。     

基于SVM的维吾尔文文本分类研究

文本自动分类技术在提高文本信息利用的有效性和准确性上具有重要的现实意义和广阔的应用前景。随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型表示下的高维性,本文采用词干提取和χ2统计量相结合的方法对表示空间进行降维。采用SVM算法构造了维吾尔文文本分类器。针对维吾尔文文本分类语料进行的实验结果表明,SVM分类器的MacroF1值达到了84.6%,明显好于kNN方法。     

基于机器学习的文本分类技术研究进展

文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.     

网页信息抽取及其自动文本分类的实现

Web页面中常包含非主题信息的内容,网页必须剔除这些无用的信息后才能形成有用的文本信息。文本分类对文本信息的进一步加工处理至关重要,是信息搜索领域的另一研究课题。为了剔除网页中的无用信息,提出一种基于HTML自身结构特点的网页正文信息抽取方法,同时结合文章标题信息,实现文本自动分类的简易分类方法。该方法可以提高网页正文提取及其自动文本分类的效率。实验证明,该方法是可行的。     

基于文档信息空间模型的词元权重调整

在web文档信息检索中,文档分类、文档过滤的质量一直是影响用户查询结果的关键。这篇论文将通过分析一些典型的权重函数的构造,提出一个基于文档信息空间的权重函数来计算调整文档中词元的权重,使文档的分类和过滤效率更高。     

基于机器学习的文本分类技术的研究

基于机器学习的文本分类是近年来信息检索领域的热门研究技术,并且取得了较大进展.本文对文本分类的定义、文本表示进行了详细的阐述,介绍了SVM等一系列机器学习的文本分类方法和文本分类效果评估手段,指出了进一步的研究方向.     

基于SVM的公安情报自动分类系统的研究与设计

依据公安情报文本中不同位置的词条对区分文本类别的贡献显著不同的特点,引入位置权重系数,改进了经典的文本特征权重计算方法（TF-IDF）,使文本的权重能够更加全面地反映文本的类别信息。根据公安情报分类系统的需求,设计了基于支持向量机（SVM）的公安情报分类系统,该系统不仅能够实现情报文本的自动分类,而且能够保留在情报文本分类的不同阶段语料的特征信息,为情报信息的进一步加工处理提供支持,同时系统中各模块间采用松耦合的方式衔接,提高了系统的适应性和灵活性。通过实验验证了系统设计的合理性和有效性。