基于线性支持向量机的语言特征描述研究  

作　　者：李森[1] 

机构地区：[1]北方工业大学机电工程学院

出　　处：《现代语文（下旬．语言研究）》2012年第5期125-128,共4页Modern Chinese

摘　　要：近年来计算语言学理论与方法的迅速发展与逐渐成熟带动了文本挖掘等交叉领域的进步，取得了一定的实践成果。相反的，通过交叉领域的进步反过来促进语言学发展的研究却相对较少。本文从网络新闻语料入手，基于线性支持向量机，探究了特征词数与真实语料的关系，为理论与应用研究提供了相关数据与思路。

关 键 词：特征选择 LSVM 支持向量机 文本分类 语言模型 

分 类 号：H087[语言文字—语言学]