1：对文本的分类，不管用什么高级的方法，首先还是需要建立数学模型的，这个地方就用SVM来建立，他的原理是根据文本的特征，比如一个文本有10个特征（一般来说每个特征是一个代表这个文本的关键词），那么这个文本向量大小就是10了。具体的每个值就是这个特征的权重（关于权重的计算很多种，我这个地方只用了词频来代表）。然后读入测试本文，根据该测试文本中的特征，看和样本中的特征的向量做运算，这个地方用的是求向量的夹角，用余弦值来表达，夹角大的就偏的远，否则比较近（这个地方没考虑到角度大于90°的情况）。

2：这个例子是为了我接下来做SVM用的，对于搞此类的算是个入门。我觉得这个效果要和输入的样本特征关系很大，我对同类的比如股票下不同类别来做判断，基本也可以判断出来权重。

3：java源代码如下：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.Vector;


public class VsmMain {


public static void main(String[] args) {


VsmMain vsm = new VsmMain();
String basePath = vsm.getClass().getClassLoader().getResource("")
.toString().substring(6);
String content = vsm.getContent(basePath + "article.txt");
Vector<Vector<String>> samples = vsm.loadSample(basePath + "sort.txt");


vsm.samilarity(content, samples);
}


/**
* 计算比对文章和样本的余弦值
* 
* @param content
* @param samples
*/
public void samilarity(String content, Vector<Vector<String>> samples) {
for (int i = 0; i < samples.size(); i++) {
Vector<String> single = samples.get(i);
// 存放每个样本中的词语，在该对比文本中出现的次数
Vector<Integer> wordCount = new Vector<Integer>();
for (int j = 0; j < single.size(); j++) {
String word = single.get(j);
int count = getCharInStringCount(content, word);
wordCount.add(j, count);
//System.out.print(word + ":" + tfidf + ",");
}
//System.out.println("\n");
// 计算余弦值
int sampleLength = 0;
int textLength = 0;
int totalLength = 0;
for (int j = 0; j < single.size(); j++) {
// 样本中向量值都是1
sampleLength += 1;
textLength += wordCount.get(j) * wordCount.get(j);
totalLength += 1 * wordCount.get(j);
}
// 开方计算
double value = 0.00;
if(sampleLength > 0 && textLength > 0){
value = (double)totalLength/(Math.sqrt(sampleLength) * Math.sqrt(textLength));
}

System.out.println(single.get(0) + "," + sampleLength + ","
+ textLength + "," + totalLength + "," + value);


}
}


/**
* 计算word在content中出现的次数
* 
* @param content
* @param word
* @return
*/
public int getCharInStringCount(String content, String word) {
String str = content.replaceAll(word, "");
return (content.length() - str.length()) / word.length();


}


/**
* 加载样本
* 
* @param path
* @return
*/
public Vector<Vector<String>> loadSample(String path) {
Vector<Vector<String>> vector = new Vector<Vector<String>>();
try {
try {
FileReader reader = new FileReader(new File(path));
BufferedReader bufferReader = new BufferedReader(reader);
String hasRead = "";
while ((hasRead = bufferReader.readLine()) != null) {
String info[] = hasRead.split(",");
Vector<String> single = new Vector<String>();
for (int i = 0; i < info.length; i++) {
single.add(info[i]);
}
vector.add(single);
}
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return vector;
}


/**
* 读取对应path的文件内容
* 
* @param path
* @return
*/
public String getContent(String path) {
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
try {
try {
FileReader reader = new FileReader(new File(path));
BufferedReader bufferReader = new BufferedReader(reader);
String hasRead = "";
while ((hasRead = bufferReader.readLine()) != null) {
buffer.append(hasRead);
}
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return buffer.toString();
}


}

里面sort就是我自己手工维持的类别特征，每个特征用,隔开。article是我自己输入的待测试文本。。

入门用吧。。看起来效果还是可以的。接下来我再做svm的实现，样本特征自动来实现。。

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