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利用SVM（支持向量机）技术对复杂繁琐的汉文文本资源进行快速分类已经相当的成熟,但其在藏文文本分类中的应用还处于研究阶段,因此实验目的在于测试该方法是否在藏文文本分类中具有良好的性能。主要过程包括：文本向量空间模型化,获取SVM中核函数的参数并进行常用核函数分类性能对比,最后与Logistic回归分类器进行同等条件下的实验对比,验证了支持向量机模型在藏文文本分类中具有良好的分类效果。