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应用于垃圾邮件过滤的词序列核
陈孝礼 刘培玉
计算机应用
2011, 31 (03):
698-701.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00698
针对支持向量机(SVM)中常用核函数由于忽略文本结构而导致大量语义信息丢失的现象，提出一种类别相关度量的词序列核(WSK)，并将其应用于垃圾邮件过滤。首先提取邮件文本特征并计算特征的类别相关度量，然后利用词序列核作为核函数训练支持向量机，训练过程中利用类别相关度量计算词的衰减系数，最后对邮件进行分类。实验结果表明，与常用核函数和字符串核相比，改进的词序列核分类准确率更高，提高了垃圾邮件过滤的准确率。
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