基于RS-SVM的中文文本分類(lèi)研究.pdf

1、隨著通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，信息處理已經(jīng)成為人們獲取信息和知識(shí)不可或缺的工具。文本分類(lèi)是信息處理的重要研究方向，它是指在既定的分類(lèi)體系下，根據(jù)文本的內(nèi)容自動(dòng)判別文本類(lèi)別的過(guò)程。 粗糙集理論是一種研究不完整、不確定知識(shí)和數(shù)據(jù)的表達(dá)、學(xué)習(xí)、歸納的理論方法。它在不影響分類(lèi)精度的前提下通過(guò)信息約簡(jiǎn)，去掉冗余信息，得到顯式的文本分類(lèi)規(guī)則，簡(jiǎn)化信息的表達(dá)空間維度。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的方法，它遵照結(jié)構(gòu)最小化原則，在統(tǒng)計(jì)樣

2、本較少的情況下獲得良好的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和泛化能力，為解決小樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題提供一個(gè)框架，但是由于龐大的文本特征維數(shù)，支持向量機(jī)的性能也經(jīng)常會(huì)受到限制。因此本文采用了一種粗糙集和支持向量機(jī)相結(jié)合的文本分類(lèi)方法，即利用粗糙集屬性約簡(jiǎn)減少屬性數(shù)，然后用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，再利用訓(xùn)練得出的分類(lèi)知識(shí)對(duì)新文本進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)兩者有機(jī)的融合增強(qiáng)了它們?cè)谖谋痉诸?lèi)中的實(shí)用性。 本文沿著“文本分類(lèi)理論→粗糙集理論→支持向量機(jī)理論→基于RS-SVM分類(lèi)方法的提出