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關(guān)鍵模塊SVM研究
作者:楊明級(jí)來(lái)源:http://www.zzqkw.com日期:2013-03-01人氣:774
短信預(yù)處理模塊和SVM模塊,實(shí)現(xiàn)以下功能:
(1)短信預(yù)處理模塊。在短信預(yù)處理模塊中對(duì)嫌疑短信進(jìn)行前期處理,完成分詞、文本表示和特征選擇,把嫌疑短信表示成計(jì)算機(jī)能夠處理的形式。
(2)SVM模塊。因?yàn)橹С窒蛄繖C(jī)具有較高的分類精度,但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)有收斂速度較慢的特點(diǎn),在SVM模塊中對(duì)嫌疑短信進(jìn)行離線分類,將其用于校對(duì)和補(bǔ)充貝葉斯模塊的判定結(jié)果,并計(jì)算關(guān)鍵詞的權(quán)重,更新關(guān)鍵詞庫(kù),以提高垃圾短信過(guò)濾準(zhǔn)確率。[3][4]
本文結(jié)合短信文本的特點(diǎn),提出了基于支持向量機(jī)的短信分類方法以及實(shí)現(xiàn)步驟。基于支持向量機(jī)的短信分類是通過(guò)提取短信文本內(nèi)容,將短信識(shí)別看作文本的兩分類問(wèn)題,利用支持向量機(jī)方法對(duì)訓(xùn)練短信集進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),得到分類模型以及決策函數(shù),再利用得到的分類模型對(duì)待分類短信進(jìn)行分類,識(shí)別短信的屬性,即判斷短信是否屬于垃圾短信的過(guò)程。其具體實(shí)現(xiàn)主要分為兩個(gè)階段,即訓(xùn)練階段和分類階段。如下圖1所示:
基于支持向量機(jī)的短信分類過(guò)程需要經(jīng)過(guò)短信預(yù)處理,特征降維,短信文本表示以及構(gòu)建分類器四個(gè)步驟。首先要對(duì)短信訓(xùn)練集和測(cè)試集(即已知樣本短信和未知分類短信)進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)短信的屬性類別,詞條(即特征)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),然后對(duì)特征集進(jìn)行降維,進(jìn)而完成特征的向量表示。在對(duì)樣本特征集進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)的過(guò)程中,根據(jù)訓(xùn)練集中的樣本點(diǎn)計(jì)算出參數(shù),從而得到分類模型(二元分類器)。接下來(lái)進(jìn)行的分類階段,通過(guò)分類模型的決策函數(shù)對(duì)未知的待分類樣本進(jìn)行分類,以判別待分類短信是否屬于垃圾短信。
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