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摘要
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。
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