基于SVM的哈萨克语文本分类初探

介绍了支持向量机(SVM)和k-最近邻法(kNN)分类算法的思想和两种哈萨克语特征提取方法。对SVM、kNN和Bayes算法在哈萨克语文本分类的实验进行了比较。实验结果表明:在处理哈萨克语文本分类问题上,SVM较kNN和Bayes有较好的分类效果。由于哈萨克文单词的语素和构形的特点,若对哈萨克语词缀进行切分,则会降低文本分类的准确率和查全率。