基于支持向量机的中文极短文本分类模型
Classification model based on support vector machine for Chinese extremely short text
安徽师范大学 计算机与信息学院, 安徽 芜湖 241000
摘要
为了有效提取极短文本中的关键特征信息，提出了一种基于支持向量机的极短文本分类模型。首先对原数据进行数据清洗并利用jieba分词将清洗过的数据进行处理；再将处理后的数据存入数据库，通过TF-IDF进行文本特征的提取；同时，利用支持向量机对极短文本进行分类。经过1-0检验，验证了模型的有效性。实验以芜湖市社管平台中的9 906条极短文本数据作为样本进行算法检验与分析。结果表明在分类准确率方面，该方法相比于朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树等传统方法得到有效提高；在误分度与精确度指标上匹配结果更加均衡。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61871412)
安徽省自然科学基金资助项目(1808085MF178)
安徽省人文社科基金资助项目(SK2014ZD033,AHSKY2017D42)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0514
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 347-350
文章编号: 1001-3695(2020)02-006-0347-04
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
王杨, 许闪闪, 李昌, 等. 基于支持向量机的中文极短文本分类模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 347-350. (Wang Yang, Xu Shanshan, Li Chang, et al. Classification model based on support vector machine for Chinese extremely short text [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 347-350. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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