一种文本分类的在线SVM学习算法

本文提出了一种用于文本分类的RBF 支持向量机在线学习算法。利用RBF 核函数的局部性,该算法仅对新训练样本的某一大小邻域内且位于“可能带”中的训练样本集进行重新训练,以实现对现有SVM的更新。为高效的实现该邻域大小的自适应确定,使用ξa 泛化错误估计在所有现有训练样本集上对当前SVM的泛化错误进行定性估计。同时引入泛化能力进化因子,使得结果SVM在分类效果上具有自动调整能力,并防止分类能力的退化。在TREC - 5 真实语料上的对比测试结果表明,该算法显著地加速了增量学习的过程而同时保证结果SVM的分类效果。     

一种改进的SVM文本分类算法

在研究基于支持向量机进行文本分类一般步骤的基础上,针对Key-Substring-Group文本分类算法存在非线性支持向量机对核函数和参数C的强依赖的问题,用欧氏距离代替支持向量机训练得到的分类决策面进行分类决策,对文本分类算法进行改进。通过对比试验,发现分类效果不会随着核函数及参数C的变化而有明显的波动。     

用于文本分类的多核SVM算法研究

根据文本分类通常包含多异类数据源的特点，提出了多核SVM学习算法。该算法将分类核矩阵的二次组合重新表述成半无限规划，并说明其可以通过重复利用SVM来实现有效求解。实验结果表明，提出的算法可以用于数百个核的结合或者是数十万个样本的结合，对于多异类数据源的文本分类具有较高的查全率和查准率。     

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.     

使用基于SVM的局部潜在语义索引进行文本分类

潜在语义索引(LSI)通过奇异值分解(SVD)获得原始词—文档矩阵的潜在语义结构,在一定程度上解决了一词多义和多词一义问题。但目前文本分类中使用LSI方法的效果并不理想,这是因为没有充分考虑分类信息。为解决该问题,提出一种改进的局部潜在语义索引(LLSI)方法,使用支持向量机(SVM)来产生局部区域。实验结果表明,该方法是有效的。     

SVM文本分类中一种新的特征提取方法

随着互联网的迅速发展,面向重要网络媒体海量发布信息实现智能分类,对于网络信息监管、舆论引导工作有着深远的意义。文中针对在文本分类中的特征选取问题,描述了一种基于法矢量权重的特征评价和选取方法。将此方法与SVM学习算法进行结合,在路透社标准文本测试集上进行了对比评估。实验结果显示,此特征选取方法相对于传统的特征选取方法可以产生更优的分类性能。此特征提取方法提供一种有效的途径,在基本保持分类器性能的前提下显著地减少特征空间的维数,进而提升系统的资源利用效率。     

SVM文本分类中一种新的特征提取方法

随着互联网的迅速发展,面向重要网络媒体海量发布信息实现智能分类,对于网络信息监管、舆论引导工作有着深远的意义。文中针对在文本分类中的特征选取问题,描述了一种基于法矢量权重的特征评价和选取方法。将此方法与SVM学习算法进行结合,在路透社标准文本测试集上进行了对比评估。实验结果显示,此特征选取方法相对于传统的特征选取方法可以产生更优的分类性能。此特征提取方法提供一种有效的途径,在基本保持分类器性能的前提下显著地减少特征空间的维数,进而提升系统的资源利用效率。     

基于SVM主动学习技术的PU文本分类

PU文本分类(以正例和未标识实例集训练分类器的分类方法)关键在于从U(未标识实例)集中提取尽可能多的可靠反例,然后在正例与可靠反例的基础上使用机器学习的方法构造有效分类器,而已有的方法可靠反例的数量少或不可靠,同样构造的分类器也精度不高,基于SVM主动学习技术的PU文本分类算法提出一种利用SVM与改进的Rocchio分类器进行主动学习的PU文本分类方法,并通过spy技术来提高SVM分类器的准确度,解决某些机器学习中训练样本获取代价过大,尤其是反例样本较难获取的实际问题。实验表明,该方法比目前其它的主动学习方法及面向PU的文本分类方法具有更高的准确率和召回率。     

基于改进的SVM线性可分文本分类算法

支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)根据有限的样本信息在对文本分类的精度和学习能力之间,相比其他的文本分类算法寻求了最佳折中,从而获得了较好的推广能力。而SVM是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的,因此对于线性可分文本具有更好的分类效果。给出了一种效率较高的线性可分文本的SVM算法,它在训练的时间复杂度上具有明显的改进,从而可以提高训练效率。结果表明:改进后的SVM算法相比以前的算法大大提高了运行效率。     

基于SVM的哈萨克语文本分类初探

研究哈萨克语自动文本分类,并实现哈萨克语文本自动分类系统.系统首先对测试语料进行特征提取,而后生成训练模型.其次,对训练语料进行特征提取生成SVM向量.最后,给出测试文本的分类结果.同时对哈萨克语单词切分和未切分进行分类对比,得出未切分单词可以得出更好的分类效果.     

支持向量机在文本分类中的应用

文中提出了基于朴素贝叶斯的支持向量机的分类方法,首先采用文本预处理,再根据文本的特征进行特征降维,然后用基于朴素贝叶斯的算法对支持向量机进行训练后,再对新的文本进行分类。实验表明,该方法比传统的SVM算法具有较高的准确率。     

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。     

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。     

一种基于Tri-training的半监督多标记学习文档分类算法

多标记学习主要用于解决因单个样本对应多个概念标记而带来的歧义性问题,而半监督多标记学习是近年来多标记学习任务中的一个新的研究方向,它试图综合利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高学习性能。为了进一步挖掘未标记样本的信息和价值并将其应用于文档多标记分类问题,该文提出了一种基于Tri-training的半监督多标记学习算法(MKSMLT),该算法首先利用k近邻算法扩充已标记样本集,结合Tri-training算法训练分类器,将多标记学习问题转化为标记排序问题。实验表明,该算法能够有效提高文档分类性能。     

一种面向文本分类的特征迁移方法

传统的文本分类方法假设训练集与测试集中的特 征词服从相同的概率分布,但在实际应用中,以上假设存在偏差,会影响到最终的分类结果。针对这一情况,本文采用迁移学习,通过计算特征词的迁移量对训练集中向量空间模型进行修正,最终使训练集与测试集中特征词的分布概率趋于一致。将提出的方法应用于中文垃圾邮件过滤与中、英文网页分类中,在CHI统计特征选择基础上进行特征迁移,实验结果表明新方法可以有效消除特征词分布的差异性,使文本分类的各项指标明显提高。     

面向文本分类的有监督显式语义表示

文本表示作为文本分类的一个基本问题,一直广受关注。目前文本表示主要有词袋模型、隐式语义表达和基于知识库的显式语义表达3种方式。本文首先分析对比了这3种文本表示方式在文本分类中的效果。实验发现,基于知识库的显式语义表达并没有如预期一样提高文本分类的效果。经分析,其原因在于显式语义表达在扩展文档表达时易引入噪声。针对该问题,本文提出了一种有监督的显式语义表达方法。该方法利用数据集的标注信息识别文档中与分类最相关的核心概念,并扩展核心概念以形成文档显式语义表达。3个标准分类数据集上的结果证实了本文所提文本表示方法的有效性。     

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SMO的多层次文本分类法研究

在以往的自动文本分类研究中,大多比较流行的分类技术都是在一个层次上将文本分成几个类别。但随着信息检索的量越来越大,文本的种类将越来越多,仅仅通过一层对海量信息进行组织分类越来越不适合海量信息的检索工作,这种平坦式的分类组织难以进一步提高信息检索的速度。论文将SMO分类算法结合到文本分类研究中,通过构建多层支持向量机文本分类树,实现了基于SMO的多层次文本分类系统。     

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.     

一种快速高效的文本分类方法

论文讨论了两个常用的文本分类算法:向量空间法和k近邻方法。前者速度快,但是分类精度通常不能令人满意。后者则相反,它在分类时要花费更多的时间,但分类效果要好很多。通过综合它们的优点提出了一个新的文本分类算法:向量空间法和k近邻的组合方法。试验表明,新算法能在较少的时间复杂度上达到甚至超过k近邻的分类效果。