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文本自动分类是中文信息处理中的一个研究热点，而支持向量机是一种解决高维空间模式识别的高效分类方法。提出了一种基于Mercer核和二又树的改进支持向量机多类文本自动分类方法。实验结果表明，该方法较好地解决了输入样本空间中非线性可分问题，并在一定程度上提高了文本的自动分类精度。
基于支持向量机的多类文本自动分类方法研究
【摘 要】
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文本自动分类是中文信息处理中的一个研究热点，而支持向量机是一种解决高维空间模式识别的高效分类方法。提出了一种基于Mercer核和二又树的改进支持向量机多类文本自动分类方
【机 构】
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汉口学院信息科学与技术学院,汉口学院实验中心
【出 处】
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汉口学院学报
【发表日期】
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2013年2期
【基金项目】
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2012年湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目（B20128103）
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