基于SVM分类模型的垃圾文本识别研究

来源 :数学的实践与认识 | 被引量 : 0次 | 上传用户：czy239239

【摘要】

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主要研究垃圾文本识别问题,利用苹果手机评论文本特征向量建立了SVM分类模型对垃圾文本进行识别,并与BP神经网络判别模型结果进行对比,得出苹果手机前400组训练样本的判别正

【作者】

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黄正伟唐芳艳

【机构】

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三峡大学经济与管理学院;

【出处】

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数学的实践与认识

【发表日期】

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2016年07期

【关键词】

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特征向量 BP神经网络 SVM分类模型

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目“考虑文本情感的实时在线客户服务质量驱动因素研究”(71471102)

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主要研究垃圾文本识别问题,利用苹果手机评论文本特征向量建立了SVM分类模型对垃圾文本进行识别,并与BP神经网络判别模型结果进行对比,得出苹果手机前400组训练样本的判别正确率为71%,后196组测试样本的判别正确率为70.12%.故得到,影响垃圾观点文本识别效果的主要原因为:1)评论文本的特征项的提取和文本特征空间向量求解.2)判别分类方法的选择,其中SVM文本识别效果最优.

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