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摘要

摘要
在机器学习理论中支持向量机（SVM）有着重要的地位，无论是求解分类问题还是求解回归问题，SVM都有着广泛的应用。本文简单的介绍了SVM的基本原理，讨论了SVM在文本分类中的应用，并详细的分析了如何利用SVM构造文本分类器。这里说明了文本分类的详细处理过程，并介绍了这些过程中的关键技术，如：分词技术、向量空间模型（VSM）、特征选取技术和SVM的交叉验证技术等等。结合着分析和讨论又概略的说明了利用MicrosoftVisualC++6.0创建文本分类系统的过程，介绍了重要的类和关键处理函数的实现和优化，以及如何利用动态链接库来实现C++到Java的迁移。最后给出了由本系统得到的实验数据和结论。

关键字：机器学习文本分类支持向量机（SVM）

ABSTRACT
ABSTRACT
SupportVectorMachines(SVM)hasanimportantpositioninMachinelearningtheory,whetheritistosolvetheclassificationproblemorrequestforthereunificationissue,SVMhasawiderangeofapplications.Inthispaper,ashortintroductionintothebasicprinciplesofSVM,adetaileddiscussionoftheSVMinthetextclassification,andacarefulanalysisofhowtomakeuseofSVMtoconstructclassifierforatextclassification.Here'sthetextofthedetailedclassificationprocessandintroducedinthecourseofthesekeytechnologies,suchas:segmentationtechnology,vectorspacemodel(VSM),featuresselectiontechnology,cross-verificationtechnologyoftheSVMandsoon.WiththeanalysisanddiscussionalsobrieflydescribedtheprocessofmakinguseofMicrosoftVisualC++6.0tocreatethetextclassificationsystem,introducedtherealizationandoptimizationofthekeyclassandimportantfunctions,andhowtouseofdynamiclinklibrarytoachievethemigrationfromC++toJava.Finally,theexperimentaldataandconclusionsproducedbythissystemareshown.

Keywords:machinelearningtextclassificationSVM(supportvectormachine)
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