基于SVM的文本多选择分类系统的设计与实现OACSTPCD
Design and Implementation of Chinese Web Page Multiple Choice Classification System Based on Support Vector Machine
随着互联网的普及,人类获取特定信息需求的增加,如何快速获取特定类别信息是当前搜索引擎,门户网站等必须解决的问题.当前网页分类的任务都由机器学习的文本分类算法完成,但传统的机器学习分类方法基本没有考虑文本数据特征,提供无差别的分类服务.该系统充分考虑网页文本数据的特征,以文本标题为突破口实现快速分类以及依据SVM的普通分类.快速分类依据文本标题通过分词模型训练快速对应到分类标签上,完成快速分类.如果快速分类不成功则将文本内容通过结巴分词器分词,wo…查看全部>>
丁世涛;卢军;洪鸿辉;黄傲;郭致远
武汉邮电科学研究院 武汉 430074武汉邮电科学研究院 武汉 430074武汉邮电科学研究院 武汉 430074武汉邮电科学研究院 武汉 430074武汉邮电科学研究院 武汉 430074
信息技术与安全科学
机器学习标题快速分类word2vecSVM
《计算机与数字工程》 2020 (1)
147-152,6
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