Vi föreslår och studerar en ny variant av SVM - SVM med ojämna marginaler, anpassade för problem med kategorisering av dokument (dvs. problem där klasserna är mycket obalanserade). Våra experiment visade att den nya algoritmen betydligt överträffade SVM med avseende på dokumentkategoriseringen för små kategorier. Dessutom rapporterar vi resultaten av SVM samt vår nya algoritm på Reuters kinesiska corpus för dokumentkategorisering, vilket vi tror är det första resultatet på denna nya kinesiska corpus.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF införde den ojämna marginalparametern (τ marginal) i SVM-algoritmen för dokumentkategorisering för små kategorier.
The SVM with uneven margins and Chinese document categorization
{'venue': 'In Proceedings of The 17th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC17', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}