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【出 处】
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【发表日期】
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2019年06期
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文本分类是信息处理领域的一项基础性技术。随着语料库语言学的兴起，机器学习方法也被引入到文本分类的任务中来。支持向量机是当前流行的模式识别方法，在许多应用领域都有很好的应用。先前的一些相关工作表明支持向量机尤其适合应用于文本分类任务。支持向量机的两大特性：核方法和泛化错误界的控制保证该模型要比其它分类模型有更优的效果。本文主要考察应用支持向量机于文本分类的过程中所遇到的几个问题，主要集中在多类别支持
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