Abstrakt. I detta papper undersöks användningen av Support Vector Machines (SVMs) för att lära sig textklassificerare från exempel. Den analyserar de särskilda egenskaperna hos lärande med textdata och identifierar varför SVMs är lämpliga för denna uppgift. Empiriska resultat stöder de teoretiska rönen. Små och medelstora företag uppnår betydande förbättringar jämfört med de metoder som för närvarande fungerar bäst och beter sig robust över en mängd olika inlärningsuppgifter. Dessutom är de helt automatiska, vilket eliminerar behovet av manuell parameterinställning. Med den snabba tillväxten av information online, text kategorisering har blivit en av de viktigaste teknikerna för att hantera och organisera textdata. Text kategorisering tekniker används för att klassificera nyheter, för att hitta intressant information om WWW, och för att vägleda en användares sökning genom hypertext. Eftersom det är svårt och tidskrävande att bygga textklassificerare för hand, är det fördelaktigt att lära sig klassificerare från exempel. I detta dokument kommer jag att undersöka och identifiera fördelarna med Support Vector Machines (SVMs) för textkategorisering. SVMs är en ny inlärningsmetod som introduceras av V. Vapnik et al. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. De är välgrundade i termer av beräkningsteori och mycket öppna för teoretisk förståelse och analys. Efter att ha granskat standardfunktionen vektor representation av text, kommer jag att identifiera de särskilda egenskaperna hos text i denna representation i avsnitt 4. Jag kommer att hävda att SVM är mycket väl lämpade för lärande i denna miljö. De empiriska resultaten i avsnitt 5 kommer att stödja detta påstående. Jämfört med de senaste metoderna uppvisar SVM betydande resultatvinster. I motsats till konventionella textklassificeringsmetoder kommer SVM dessutom att visa sig vara mycket robusta, vilket eliminerar behovet av dyr parameterinställning. Syftet med textkategoriseringen är att klassificera dokument i ett fast antal fördefinierade kategorier. Varje dokument kan vara i flera, exakt en, eller ingen kategori alls. Med hjälp av maskininlärning är målet att lära sig klassificerare
I den studie som Joachims föreslog 1998 undersöktes fördelarna med att använda SVM för textkategorisering REF.
Text categorization with support vector machines: Learning with many relevant features
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}