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)在文本倾向性分类领域展现了强大的性能优势。这种监督学习算法通过寻找最优超平面来实现文本情感的正负面划分。

文本倾向性分类的核心流程通常包含三个关键环节： 文本预处理阶段需要进行分词、停用词过滤等操作 特征工程阶段将文本转化为数值向量，常用的方法包括词袋模型和TF-IDF 模型训练阶段使用SVM算法学习分类边界

相比传统方法，SVM在处理高维文本数据时具有明显优势。其核技巧可以灵活处理线性不可分情况，而结构风险最小化原则则有效避免了过拟合问题。在实际应用中，选择合适的核函数和调参对模型性能至关重要。

当前研究热点集中在如何结合深度学习提升SVM的文本特征表示能力，以及针对特定领域文本的优化方法。这些方向都在持续推动着文本情感分析技术的发展。