| 基于主动学习支持向量机的文本分类 |
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| 引用本文： | 朱红斌,蔡郁.基于主动学习支持向量机的文本分类[J].计算机工程与应用,2009,45(2):134-136. |
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| 作者姓名： | 朱红斌 蔡郁 |
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| 作者单位： | 1.丽水学院 计算机与信息工程学院，浙江 丽水 323000 2.丽水市国家税务局 信息中心，浙江 丽水 323000 |
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| 摘 要： | 提出基于主动学习支持向量机的文本分类方法，首先采用向量空间模型（VSM）对文本特征进行提取，使用互信息对文本特征进行降维，然后提出主动学习算法对支持向量机进行训练，使用训练后的分类器对新的文本进行分类，实验结果表明该方法具有良好的分类性能。
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| 关 键 词： | 向量空间模型 主动学习 支持向量机 文本分类 |
| 收稿时间： | 2007-11-9 |
| 修稿时间： | 2008-2-29
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Text categorization based on active learning support vector machines |
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| ZHU Hong-bin,CAI Yu.Text categorization based on active learning support vector machines[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(2):134-136. |
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| Authors: | ZHU Hong-bin CAI Yu |
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| Affiliation: | 1.College of Computer and Information Engineering，Lishui University，Lishui，Zhejiang 323000，China 2.Information Center of National Tax Bureau，Lishui，Zhejiang 323000，China |
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| Abstract: | A text categorization method based on active learning support vector machines is proposed in this paper.First vector space model is used to extract text feature and mutual information is used to feature selection.Then active learning method is proposed to train the support vector machines.And SVM is used to classify the un-classification text.Then the evaluation method and results are given.The evaluation results show that the classifier is effective. |
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| Keywords: | vector space model active learning support vector machines text categorization |
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