基于SVM的WEB中文文本分類系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近幾年來,我國的互聯(lián)網(wǎng)處于飛速發(fā)展之中,計算機的使用也不斷普及,互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了海量的信息資源。如何管理、獲取這些資源成為了一個極具挑戰(zhàn)性的問題。就國內(nèi)的現(xiàn)狀而言,互聯(lián)網(wǎng)上的信息多數(shù)是以中文Web文本的形式存儲、展示的。針對中文Web文本的自動分類系統(tǒng),由于其在解決獲取、管理互聯(lián)網(wǎng)信息資源中的重要意義,而受到了廣泛的關注。
　　不同于印歐語系語言,中文由于其獨特的特性決定,其特征詞之間并沒有明顯的分界線,且相同長度文字之中的信息量也

2、遠大于印歐語系語言,因而在對中文Web文本分類的過程中,首先必須使用一種合理有效的方式表示文本并提取特征信息,其次才能根據(jù)這些信息進行分類。因而中文Web文本的表示模型與分類算法一起,成為中文分類系統(tǒng)中的兩個關鍵問題。
　　本文介紹了中文Web文本分類的相關背景技術,研究與討論了經(jīng)典TF-IDF信息檢索模型和、LSA語義信息檢索模型和LDA概率主題檢索模型在中文文本分類技術中的應用,研究并分析了現(xiàn)有的基于支持向量機的分類算法的優(yōu)缺

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