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利用改进的SVM分类算法处理汉语语音识别结果文本的分类问题，针对语音识别文本的特点简化了文本分类的预处理过程，调整支持向量机的分类超平面，并且自动优化参数，结合实际的识别结果文本集测试了改进的SVM性能，同时实现了KNN和贝叶斯分类算法，对3种分类性能进行了评价。
改进的SVM在语音识别文本分类中的应用
【摘 要】
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利用改进的SVM分类算法处理汉语语音识别结果文本的分类问题，针对语音识别文本的特点简化了文本分类的预处理过程，调整支持向量机的分类超平面，并且自动优化参数，结合实际的识别
【机 构】
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大连理工大学电子与信息工程学院,大连理工大学经济系
【出 处】
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广西师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60673039）
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