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肖超锋

作品数：1 被引量：5H指数：1
供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院更多>>
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篇新闻
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇文本分类
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇SVM

机构

  • 1篇中国科学技术...

作者

  • 1篇张国梁
  • 1篇肖超锋

传媒

  • 1篇电子技术（上...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于SVM新闻文本分类的研究被引量：5
2011年
网络新闻自动分类已经成为当下的热点问题,SVM分类算法是文本分类中应用较为成熟的一种方法。文章针对SVM文本分类中特征选择和核函数选择的两个重要问题,在新闻文本实验环境下进行了探讨,结果表明使用互信息特征选择法且特征数在4000左右,使用SIGMOID核函数的情况下准确率与召回率均可达到97%的分类效果。
张国梁肖超锋
关键词：支持向量机文本分类
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