web信息抽取中的文本分类本科毕设论文.doc

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)
目录
目录
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明
本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：
指导教师签名：日期：

使用授权说明

本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：
学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名： 日期：年月日

学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门