一种改进的KSVM短文本分类方法

摘要：

本文针对支持向量机在超平面附近对待分样本容易造成错分的问题,提出了一种改进的KSvM分类器,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,对不同的距离采用不同的分类器;并将其应用于短文本分类中.实验结果表明,相对于传统的分类器,该方法较大程度的提高了短文本的分类精度。

关键词： 支持向量机 短文本 分类方法 分类器

作者: 张素智 孙培锋

作者单位: 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,450002

会议类型: 国内会议

会议名称: 河南省计算机学会2011年学术年会

会议地点: 河南信阳

会议语种:中文

页码: 62-65

在线出版日期: 2011-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）