【摘 要】
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近些年来突发事件的频发使得人们对该领域的关注越来越多，因此对突发事件进行自动分类的研究，以提高文本分类的效率。在构建突发事件领域专用停用词表的基础上，基于TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）特征提取方法和支持向量机文本分类算法，对上海大学突发事件语料库中的332篇文本进行分类。由算法得出的训练模型可以较好地完成突发事件的文本分类任务，由
【基金项目】
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国家社科基金项目资助项目“突发事件中危机情报智能采集加工生成应对策略研究”（项目编号：19BTQ057）研究成果之一；
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近些年来突发事件的频发使得人们对该领域的关注越来越多，因此对突发事件进行自动分类的研究，以提高文本分类的效率。在构建突发事件领域专用停用词表的基础上，基于TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）特征提取方法和支持向量机文本分类算法，对上海大学突发事件语料库中的332篇文本进行分类。由算法得出的训练模型可以较好地完成突发事件的文本分类任务，由此更为快速和精确的获取到目标文本，减少人工的工作量。
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