基于SVM的分类方法综述  

The Summary of Text Classification Based on Support Vector Machines

作　　者：张小艳[1] 李强[1] 

机构地区：[1]西安科技大学计算机系,陕西西安710054

出　　处：《科技信息》2008年第28期344-345,共2页Science & Technology Information

基　　金：陕西省教育厅专项课题(06JK248)资助。

摘　　要：本文介绍了文本分类的起源,常用的几类文本分类方法及基于SVM(Support Vector Machines)文本分类的基本原理和方法。并在分析文本分类的特点的基础上比较了在文本分类中应用SVM的优势及存在的问题。最后总结出了SVM在文本分类中应用的两个主要研究方向。In this paper, the origin of text classification and the commonly used types of text classification are briefly introduced. The principles and methods of text classification based on SVM(Support Vector Machines) are introduced in detail. The advantages and disadvantages of SVM used in text classification are also explored. Finally, main research directions of text classification based on SVM are discussed.

关 键 词：支持向量机 文本分类 机器学习 

分 类 号：TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]