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论文通过支持向量机（SVM ）主动学习算法对微信文章进行包含四种警度级别（红、橙、黄、绿）的分类，利用微信信息的警度评估分析技术，构建微信信息预警系统，预测可能影响社会安全态势的事件和现象。为了评估分类器的性能，我们对随机抓取的3036个不同警度级别的微信文章样本进行了分类实验，并在学习样本数量不等的情况下，分别用改进的SVM 主动学习算法与传统 SVM 和主动学习 SVM 两种分类器对测试样本进行分类，通过多次实验分析验证了改进的SVM 主动学习方法在微信舆情监测[1～3]的可行性。