SVM如何使用文本数据确定边距？

Question

SVM是一种几何算法，它试图通过在两个类之间绘制超平面来最大化两个类之间的边距。数字作为数据点是可以理解的。但是，我不明白当数据是文本时如何确定边距和超平面？如果有人能举例说明SVM如何处理文本，我将不胜感激。

Answer 1

通常在机器学习中，文本输入被转换为文本数据和相应数值的字典。让我们说你的语料库中有3个单词：苹果，橘子，香蕉。字典可能看起来像

苹果：1

橘子：2

香蕉：3

因此，当您获得结果时，将1,2,3传递给模型并将数值转换回文本数据。例如，如果你得到2的结果，那就意味着橘子。