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提出了一种基于支持向量且能识别噪音特征的文本特征评估方法，以及一种具有自我反馈学习能力的文本分类系统。该系统能够根据分类结果识别样本噪音句子、调整分类器参数、维护和优化文本库、提高分类器性能并使分类器能适应实际情况的不断变化。实验结果表明该方法能有效改善自动文本分类系统的性能。
基于支持向量的文本特征评估和系统优化
【摘 要】
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提出了一种基于支持向量且能识别噪音特征的文本特征评估方法，以及一种具有自我反馈学习能力的文本分类系统。该系统能够根据分类结果识别样本噪音句子、调整分类器参数、维护
【机 构】
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大连理工大学系统工程研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年10期
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