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基于正例的多类文本分类方法

邹汉斌  雷红艳  张伟  陈芸  周霆  
【摘要】:文本分类属于有指导的机器学习,而构造一个按照兴趣分类的分类器,需要做大量的预处理工作,来收集正负的训练样例,但负例的收集是非常困难的。提出了一个只有正例的基于支持向量机的学习模型。实验表明,该学习模型对多类文本分类的分类精度和速度都是非常理想。

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