词向量加SVM模型

词向量加SVM模型是一种结合了词向量和SVM分类器的文本分类模型。该模型首先使用词向量将文本中的单词转换为具有语义信息的向量表示，然后使用SVM分类器对向量进行分类。这种模型能够充分利用词向量的语义信息，提高分类的准确性。例如，在情感分析任务中，可以使用词向量加SVM模型来识别文本中的情感倾向。总之，词向量加SVM模型是一种有效的文本分类方法，能够提高分类的准确性和效率。