【摘 要】
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支持向量机是性能良好的二类分类模型,适用于处理文本分类问题.但支持向量机无法直接用于处理多类分类问题.本文考察了四种流行的多类支持向量机方法,包括one-against-rest,p
【机 构】
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东北大学自然语言处理实验室,沈阳,110004
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支持向量机是性能良好的二类分类模型,适用于处理文本分类问题.但支持向量机无法直接用于处理多类分类问题.本文考察了四种流行的多类支持向量机方法,包括one-against-rest,pair-wiseMax-Win,DDAG和sigmoid模型.在中英文两个数据集上将几种方法应用于文本分类进行了比较实验.实验结果表明,在本文所用的中文分类数据集上几种方法的性能差别不大,在英文数据集上差距较为明显.0ne-against-rest方法在两个数据集上都获得了最优的性能.
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