基于SVM算法的文本分类技术研究_崔建明1

文本分类是信息处理和自然语言处理中的核心任务，它旨在将文本数据自动分配到预定义的类别中。基于SVM（支持向量机）的文本分类技术因其在处理高维数据和非线性问题上的优势而被广泛研究。SVM是一种监督学习模型，通过构建间隔最大的超平面来实现分类，其核心在于选择合适的核函数和优化参数。 在优化分类技术的研究中，文本特征化后通常呈现出高维性，这是因为文本数据通常需要转化为词袋模型或者TF-IDF等表示，每个词成为特征，导致特征维度非常高。此外，文本数据还可能存在不平衡性，即不同类别的样本数量差异悬殊，这会影响传统分类算法的性能，如朴素贝叶斯、K近邻等，它们在处理这类问题时可能无法达到理想效果。 针对文本分类器性能易受核函数和参数影响的问题，论文提出了结合SVM与优化的粒子群算法（PSO）的方法。PSO是一种全局优化算法，能够搜索参数空间以找到最优解。在该研究中，PSO被用来优化SVM的参数，如惩罚系数C和核函数参数γ。将分类器的准确率作为PSO算法的适应度函数，通过粒子的迭代移动，可以找到最大化分类准确性的最佳参数组合。 具体实现过程中，首先对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等，然后将文本转化为向量表示。接着，利用PSO算法进行参数优化，调整SVM中的C和γ值，以提高分类器的性能。在每一代迭代中，粒子群中的每个粒子代表一组参数，它们的“速度”和“位置”分别对应参数的变化和当前值，通过适应度函数计算每个粒子的优劣，并据此更新粒子的轨迹。经过多次迭代，最终确定最优参数，然后使用这些参数训练SVM分类器进行文本分类。 仿真结果表明，与传统的文本分类算法相比，经过PSO优化的SVM文本分类器在文本数据集上表现出更高的准确性。这验证了PSO算法在优化SVM参数方面的有效性，能够提升分类器的性能，适用于解决文本分类问题。 这篇研究为文本分类提供了一种新的优化策略，通过结合SVM的强大学习能力与PSO的全局优化能力，有效解决了高维性和不平衡性带来的挑战，提高了文本分类的准确性和鲁棒性。这种方法对于改善信息检索效率、个性化推荐系统以及文本挖掘等领域具有重要的实际应用价值。