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基于主动学习的SVM评论内容分类算法的研究

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随着信息时代的到来,互联网平台上的文本数据开始爆发式增长,其中难免夹杂着一些不法数据.这些数据往往隐藏在海量数据中,因此给平台检索这些不法数据增加了难度.在这种情况下再用传统的文本分类方法已经不能满足需求了.因此论文根据文本数据的特点提出了基于主动学习的SVM评论内容分类方法,该方法使用主动学习的思想将敏感词向量、k-means聚类算法和SVM分类算法结合在一起,在使用更少训练集的基础上提高文本分类的准确率.实验结果表明,使用论文提出的方法对文本进行分类,在分类时间和结果准确率方面上都得到了一定程度的提高.
Research on SVM Review Content Classification Algorithm Based on Active Learning

段友祥、张晓天

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中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院 青岛 266580

文本分类 主动学习 k-means SVM 敏感词向量

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.03.029

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(3)
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