一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法

耿焕同; 蔡庆生

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一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法

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Email自动分类已成为半结构化文本信息自动处理的研究热点.本文在对已有Email自动分类方法深入研究的基础上,提出了一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法.主要包括:一是将SVM引入到Email自动分类研究中,并对SVM学习算法中的核函数和参数选择进行了探讨;二是鉴于词频的特征表示方法难以准确表示Email主要内容,因此将领域知识引入Email特征表示中,并在此基础上提出了一种综合领域知识和词频的特征表示方法,用于Email分类.该方法是在词频特征的基础上加入人工总结出的领域特征,从而更能准确地表示Email的主要内容,以提高Email分类的平均F-score.通过实验,验证了基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法能有效地提高Email自动分类处理的准确性.

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来源
《计算机科学》|2006年第6期|52-54,57|共4页
作者
耿焕同; 蔡庆生;
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作者单位

中国科学技术大学计算机科学技术系,合肥230027;

中国科学技术大学计算机科学技术系,合肥230027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Email自动分类; 支持向量机; 领域综合特征;
入库时间 2022-09-01 14:20:10

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