基于SVM的中文书目自动分类及应用研究

作者：杨敏; 谷俊

来源：图书情报工作, 2012, (09): 114-119.

• 机器学习
• 支持向量机
• 自动分类
• TFIDF machine learning support vector machine automatic classification TFIDF

将文本自动分类技术应用于图书书目的自动分类中,利用ICTCLAS分词系统对书名和摘要信息进行中文分词,为标题和摘要的特征词赋予不同的权重。在构建基于文本特征矩阵的基础上,结合SVM算法对实验语料进行学习和测试。为了验证TFIDF权重对分类结果的影响,还对词频特征矩阵、TFIDF特征矩阵和混合特征矩阵进行测试和对比。实验证明,基于混合特征矩阵的SVM算法具有良好的分类效果。据此,构建基于SVM的书目自动分类系统。

• 单位
  安徽医学高等专科学校; 南京大学; 宝山钢铁股份有限公司