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为了提高自然语言处理中文本和情感分类的准确性,提出了一种基于粒子群优化支持向量机的机器学习方法。该方法通过对粒子群位置、速度和当前粒子最佳位置的不断更新来优化支持向量机的参数,从而寻找最佳支持向量机。文本和情感分类的实验结果显示:提出的粒子群优化支持向量机方法在训练速度和准确率方面表现出较好的性能。