| 基于机器学习的自动文本分类模型研究 |
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| 引用本文： | 陈立孚,周宁,李丹.基于机器学习的自动文本分类模型研究[J].现代图书情报技术,2005,21(10):23-27. |
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| 作者姓名： | 陈立孚 周宁 李丹 |
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| 作者单位： | 武汉大学信息管理学院,武汉,430072 |
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| 基金项目： | 本文实验分析使用的是复旦大学计算机与信息技术系李荣陆提供的文本分类系统,特此致谢! |
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| 摘 要： | 基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。
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| 关 键 词： | 文本分类 机器学习 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2005-06-20 |
| 修稿时间： | 2005-06-24 |
Study on Machine Learning Based Automatic Text Categorization Model |
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| Chen Lifu,Zhou Ning,Li Dan.Study on Machine Learning Based Automatic Text Categorization Model[J].New Technology of Library and Information Service,2005,21(10):23-27. |
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| Authors: | Chen Lifu Zhou Ning Li Dan |
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| Institution: | Information Management School, Wuhan University, Wuhan 430072, China |
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| Abstract: | This article develops a theoretical model of machine learning based automatic text categorization, which is widely used in text categorization tasks. First, definition and architecture model of text categorization are given. Then, we choose SVM classifier as a typical example for detail analysis. Finally, a performance result is reported by the author through a Chinese text categorization experiment. |
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| Keywords: | Text categorization Machine learning Support vector machine |
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