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文本分类属于有指导的机器学习，而构造一个按照兴趣分类的分类器，需要做大量的预处理工作，来收集正负的训练样例，但负例的收集是非常困难的。提出了一个只有正例的基于支持向量机的学习模型。实验表明，该学习模型对多类文本分类的分类精度和速度都是非常理想。
基于正例的多类文本分类方法
【摘 要】
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文本分类属于有指导的机器学习，而构造一个按照兴趣分类的分类器，需要做大量的预处理工作，来收集正负的训练样例，但负例的收集是非常困难的。提出了一个只有正例的基于支持向量机
【机 构】
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江南大学信息工程学院,湖南文理学院计算机系
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2006年6期
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