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杂志ISSN号
基于LDA模型和SVM的文本分类研究
作者姓名:
李小三
雷康
作者单位:
长安大学信息工程学院
摘 要:
LDA是生成武概率模型,从理论上说,具有其他模型无可比拟的建模优点;SVM分类算法在文本分类上具有独特的优异性能,本文将前者良好的文本表示性能、降维效果与后者强大的分类能力结合起来。实验表明,该方法克服了传统选择方法带来的分类性能受损问题,并且能够在降低数据维度的象件下提高分类的正确率。
关 键 词:
LDA模型
文本分类
SVM算法
主题分析
Gibbs抽样
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