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ICTCLAS：

该分词系统的主要思想是先通过CHMM（层叠形马尔可夫模型）进行分词，通过分层，既增加了分词的准确性，又保证了分词的效率。基本思路是：先进行原子切分，然后在此基础上进行N-最短路径粗切分，找到前N个最符合的切分结果，生成二元分词表，然后生成分词结果，接着进行词性标注并完成主要分词步骤。

CHI算法：

初始情况下，该特征项集合包含所有该类中出现的词。对个每个词，计算词和类别的统计

其中，N为文档总数，C为某一特定的类别，t表示特定的词条，A表示属于t的文档频数，B表示不属于c类的但是包含t的文档频数，C表示属于c但是不属于t的文档频数，D是既不包含t也不属于c类的文档频数。

分别计算次词条对各个类别的CHI值，取最大值。

选取高于某阈值的词条作为特征值，精简向量表示。

libSVM：

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

【1】数据预处理：对训练集的预处理包括分词，取名词，去停用词等步骤；

【2】特征提取与表达：对文本进行如上所示的预处理之后，留下的词语仍然不能较典型的代表每个具体的类，然后对其进行CHI处理并建立数据词典。CHI 的中心思想是通过分析特征词与类别之间的关系，一个对某类有分类价值的特征词，应该在该类各个文档中均匀分布出现的次数较多，并且只在该类中出现的次数较多。

【3】将训练集住转化为libSVM所支持的格式：

　　[label] [idex1]:[value1] [index2]:[value2] ...

　　即 [l类别标号] [特征1]:[特征值] [特征2]:[特征值] ...

【4】同样，对测试集也进行分词，取名词，去停用词，CHI处理，并最终表达为所需要的向量的形式

【5】对训练集和数据集进行归一化是必要的，因为适当的scale有利于参数的选取和建svm模型的速度，生成文件trainscale和testscale，

【6】测试过程：第一次用默认的参数，进行svm预测，得到结果只有如图所示的49.76%。

【7】实验结果与性能评估：在本次试验中，共使用训练集10000篇，测试集10000篇,。通过多次实验得到最好的参数c=780时，得到整个试验中最高的准确率82.11%。

【8】其中，准确率最高的是第七类99.11308%，最低的是第八类57.3590%，召回率最高的是第四类93.1%，最低的是第九类66.1%。

【注】svm-scale有两点好处，第一点是加快训练速度，第二点是比没归一化前同样的条件训练出来的模型准确率更高。