【摘 要】
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随着智能终端设备的不断普及,微信、网络即时新闻、电商客户产品评论等富含极短文本数据的信息呈爆发式增长。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
【基金项目】
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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)
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随着智能终端设备的不断普及,微信、网络即时新闻、电商客户产品评论等富含极短文本数据的信息呈爆发式增长。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9906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。
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