一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法

Email自动分类已成为半结构化文本信息自动处理的研究热点。本文在对已有Email自动分类方法深入研究的基础上,提出了一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法。主要包括一是将SVM引入到Email自动分类研究中,并对SVM学习算法中的核函数和参数选择进行了探讨;二是鉴于词频的特征表示方法难以准确表示Email主要内容,因此将领域知识引入Email特征表示中,并在此基础上提出了一种综合领域知识和词频的特征表示方法,用于Email分类。该方法是在词频特征的基础上加入人工总结出的领域特征,从而更能准确地表示Email的主要内容,以提高Email分类的平均F-score。通过实验,验证了基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法能有效地提高Email自动分类处理的准确性。