基于粗集的支持向量机文本分类方法研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

崔彩霞  王素格 《科技广场》2006,(8):4-6

本文提出了一种基于粗糙集的支持向量机文本分类方法。该方法利用粗糙集的约简理论降低了支持向量的维数,同时保证了分类性能。实验表明该方法能获得较好的分类效果。  相似文献   

线性表及其应用浅谈     

王素格  杨尔弘 《山西教育学院学报》2000,3(4):127-128

本根据作多年的教学经验,论述了线性表在《数据结构》课程中的地位及学习好线性表的重要性。  相似文献   

停用词表对中文文本情感分类的影响   总被引：6，自引：2，他引：4  

王素格  魏英杰 《情报学报》2008,27(2):175-179

本文利用三种特征选择方法、两种权重计算方法、五种停用词表以及支持向量机分类器对汽车语料的文本情感类别进行了研究.实验结果表明,不同特征选择方法、权重计算以及停用词表,对文本情感分类的影响也不尽相同;除形容词、动词和副词外的其余词语作为停用词表以及不使用停用词表对情感分类作用较大,得到的分类结果比较好;总体上,采用信息增益和布尔型权重进行中文文本情感分类的效果较好.  相似文献