基于支持向量机的文本倾向性分类研究

资 源 简 介

基于支持向量机的文本倾向性分类研究

详 情 说 明

支持向量机（SVM）作为一种经典的监督学习算法，凭借其出色的分类性能和泛化能力，在文本倾向性分类任务中展现出独特优势。该研究主要解决如何从评论文本中自动判断情感极性（如正面/负面）的问题。

核心实现逻辑分为以下几个阶段：首先对原始文本进行分词和向量化处理，常见方法包括TF-IDF或词嵌入技术，将非结构化的文本转化为数值特征；其次通过核函数（如RBF）将特征映射到高维空间，使非线性可分的数据找到最优分割超平面；最后利用间隔最大化原则训练模型，确保对未知样本的预测鲁棒性。

相比传统方法，SVM通过结构风险最小化有效避免过拟合，尤其适合高维稀疏的文本数据。实际应用中需注意样本不均衡问题，可通过调整类别权重或采用代价敏感学习优化。该技术可扩展至多分类场景，例如对新闻情绪进行更细粒度的中立/积极/消极划分。