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Web 信息抽取中的文本分类本科毕设论文 本文主要介绍了支持向量机（SVM）在文本分类中的应用，详细讨论了SVM 的基本原理和在文本分类中的应用。同时，本文还介绍了文本分类的详细处理过程，包括分词技术、向量空间模型（VSM）、特征选取技术和 SVM 的交叉验证技术等等。 支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于文本分类、图像识别、自然语言处理等领域。其基本原理是将输入数据映射到高维空间，使得线性不可分的数据变得可分。SVM 的优点是它可以处理高维数据，并且具有很高的泛化能力。 在文本分类中，SVM 的应用主要是将文本数据映射到高维空间，然后使用 SVM 分类器来分类文本。这种方法可以处理大规模的文本数据，并且可以获得较高的分类准确性。 本文还介绍了文本分类的详细处理过程，包括文本预处理、特征提取、模型训练和测试等步骤。在文本预处理中，我们需要对文本进行分词、去除停用词、词干提取等操作，以便提取文本的有用信息。在特征提取中，我们需要将文本数据转换为数值特征，以便使用 SVM 分类器。在模型训练中，我们需要使用训练数据来训练 SVM 模型，然后使用测试数据来测试模型的性能。 在本文中，我们还介绍了使用 Microsoft Visual C++ 6.0 创建文本分类系统的过程，包括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。 本文给出了由本系统得到的实验数据和结论，证明了使用 SVM 的文本分类系统的有效性和实用性。 关键技术： * 支持向量机（SVM） * 文本分类 * 机器学习 * 分词技术 * 向量空间模型（VSM） * 特征选取技术 * 交叉验证技术 * 动态链接库 * C++ 到 Java 的迁移 本文对支持向量机（SVM）在文本分类中的应用进行了详细的介绍和讨论，展示了 SVM 在文本分类中的优越性和实用性。同时，本文还为读者提供了一个完整的文本分类系统的设计和实现过程，以便读者更好地理解和应用 SVM 在文本分类中的技术。