PHÂN LOẠI VĂN BẢN VỚI MÁY HỌC VECTOR HỖ TRỢ VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH - Đệ, Trần Cao; Khang, Phạm Nguyên (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2012)
Bài toán phân loại văn bản, thực chất, có thể xem là bài toán phân lớp. Phân loại văn bản tự động là việc gán các nhãn phân loại lên một văn bản mới dựa trên mức độ tương tự của văn bản đó so với các văn bản đã được gán nhãn trong tập huấn luyện. Nhiều kỹ thuật máy học và khai phá dữ liệu đã được áp dụng vào bài toán phân loại văn bản, chẳng hạn: phương pháp quyết định dựa vào Bayes ngây thơ (Naive Bayes), cây quyết định (decision tree), k?láng giềng gần nhất (KNN), mạng nơron (neural network),? Máy học vectơ hỗ trợ (SVM) là một giải thuật phân lớp có hiệu quả cao và đã được áp dụng nhiều trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và nhận dạng. Tuy nhiên SVM chưa được áp dụng một cách có hiệu quả vào phân loại văn bản vì đặc điểm của bài toán phân loại văn bản là không gian đặc trưng thường rất lớn. Bài viết này nghiên cứu máy học vector hỗ trợ (SVM), áp dụng nó vào bài toán phân loại văn bản và so sánh hiệu quả của nó với hiệu quả của giải thuật phân lớp cổ điển, rất phổ biến đó là cây quyết định. Nghiên cứu chỉ ra rằng SVM với cách lựa chọn đặc trưng bằng phương pháp tách giá trị đơn (SVD) cho kết quả tốt hơn so với cây quyết định.