基于潜在语义分析和改进的hs-svm的文本分类模型研究

？为提高文本分类的准确性与效率，提出一种基于潜在语义分析和改进的超球支持向量机的文本分类模型。该模型利用潜在语义分析进行特征抽取，消除同义词和多义词在文本表示时所造成的偏差，实现文本向量的降维。针对超球重叠区域的文本分类问题，设计一种新的决策方法—基于密集度的决策策略。实验结果表明，该模型在类别数目较小时具有较好的分类效果，改进的算法有效可行。