基于球向量机的中文文本分类

卢祖友; 桑永胜

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SVM在文本分类中的应用是近年来文本分类领域重要的进展之一.许多实验表明,SVM在文本分类中比其他的机器学习算法表现出更高的分类精度,但在大规模数据上的收敛速度较慢,成为SVM在实际应用中的一大缺点.球向量机是一种比SVM更快的机器学习方法.本文将BVM应用于文本分类.实验表明,BVM在文本分类中的应用具有与SVM相当的精度,而且比SVM有更少的训练时间.

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来源
《计算机工程与科学》 |2008年第12期|82-84|共3页
作者
卢祖友; 桑永胜;
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作者单位

电子科技大学计算机学院计算智能实验室;

四川;

成都;

610054;

电子科技大学计算机学院计算智能实验室;

四川;

成都;

610054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; 支持向量机; 球向量机;

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