一种基于改进的TF-IDF和支持向量机的中文文本分类研究

一种基于改进的TF-IDF和支持向量机的中文文本分类研究摘要本文研究了一种基于改进的TF-IDF和支持向量机的中文文本分类方法。其中，对TF-IDF算法进行了优化处理，通过文本长度、词频、文本总量等多

TF-IDF 一种基于改进的和支持向量机的中文文本分 类研究 摘要 TF-IDF 本文研究了一种基于改进的和支持向量机的中文文本分类方 TF-IDF 法。其中，对算法进行了优化处理，通过文本长度、词频、文本 总量等多维度的考虑，提高了特征权重的准确性。同时，利用支持向量 机实现分类器的构建，其可靠性和泛化能力较强。通过对常用的新闻类 别的语料进行实验，本文证明了该方法的有效性和正确性。 TF-IDF 关键词：中文文本分类，，支持向量机，特征权重，分类器 构建 Introduction 随着网络时代的到来，海量数据的处理和管理十分重要，而文本分 类作为数据挖掘和信息检索的重要应用，受到了越来越广泛的关注。中 文文本由于其中的语义和词汇特性的复杂性，相对于英文文本更具有挑 战性。因此，中文文本分类的研究成为了机器学习领域的重要问题之 TF-IDF 一。本文主要研究了一种基于改进的和支持向量机的中文文本分 类方法。 1. Related work TF-IDF 算法是传统文本分类方法中最常用的特征提取方法之一。然 而，这种方法有其局限性。比如，在长文本中，一些次要的词汇可能会 TF-IDFTF-IDF 影响计算的准确性。一些学者尝试对算法进行改进，以 提高其性能。而支持向量机则是用于构建分类器的一种比较可靠和高效 的方法之一。 2. Improved TF-IDF Method TF-IDF 为了提高特征权重的准确性，本文对传统的算法进行了改 进。主要思想是通过文本长度、词频、文本总量等多维度的考虑，进一