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张淼

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：东北石油大学电子科学学院更多>>
发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇文本分类
  • 1篇文本分类方法
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇类方
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇核函数

机构

  • 1篇东北石油大学
  • 1篇中国石油大学...

作者

  • 1篇张淼
  • 1篇刘得军
  • 1篇姜继玉
  • 1篇刘祥楼

传媒

  • 1篇大庆石油学院...

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于支持向量机的文本分类方法被引量：3
2008年
自动文本分类是信息处理的主要研究内容.分析中文文本分类的基本过程和主要技术,并用支持向量机(SVM)实现文本分类.比较多项式、径向基和Sigmoid核函数的分类效果.结果表明,将中文自然语言平台的语料库中1900个文本作为测试样本和训练样本,采用径向基核函数的SVM分类算法,实现中文文本分类的效果最佳,总准确率达到88.579%.
刘祥楼张淼刘得军姜继玉
关键词：文本分类支持向量机核函数
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共1页<1>
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