Abstrakt. Valet av kärnan funktion är avgörande för de flesta tillämpningar av stöd vektor maskiner. I detta dokument visar vi dock att term-frekvensomvandlingar i fråga om textklassificering har en större inverkan på SVM:s prestanda än själva kärnan. Vi diskuterar betydelsen av vikter (t.ex. dokumentfrekvens och redundans), som ännu inte är helt förstådd mot bakgrund av modellens komplexitet och beräkningskostnader, och vi visar att tidskrävande lemmatisering eller reversering kan undvikas även när man klassificerar ett mycket böjligt språk som tyska.
Leopold m.fl. REF visar att term-frekvenstransformationer, när det gäller textklassificering, har en större inverkan på SVM:s prestanda än själva kärnan.
Text Categorization with Support Vector Machines. How to Represent Texts in Input Space?
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}