明けましておめでとうございます．今年もよろしくお願いします． 早速ですが，SVM(サポートベクターマシン)を試してみたので，その方法を書いておきます．ナイーブベイズなどと同様にテキストの分類ができます．ここでは，svm_lightを使いました．

1.svm_lightのインストール

svm lightを公式ページからダウンロードしてきます． 
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cd  /usr/local/src
mkdir svm_light
cd svm_light
wget http://download.joachims.org/svm_light/current/svm_light_linux.tar.gz
gunzip -c svm_light.tar.gz | tar xvf -
make all

インストール後，/usr/local/src/svm_lightへパスを通しておきます．

2.学習データを用意する

まず，適当な文書をとってきて，それぞれに1,-1のラベルをつけておきます． 1:ポジティブな発言 -1:ネガティブな発言 
1
2
3
4

1 i am happy
1 happy happy new year
-1 bad year
-1 i am bad

次に，それぞれの単語と数字の対応表を作ります．

1
2
3
4
5
6

1:i
2:am
3:happy
4:new
5:year
6:bad

最後にこの対応表をもとに，学習データを作ります．(このファイルを"example_file"とする．)

1
2
3
4

1  1:1 2:1 3:1
1  3:2 4:1 5:1
-1 5:1 6:1
-1 1:1 2:1 6:1

3.モデルファイルを作成する．

1

svm_learn example_file model_file

svm_learnコマンドでモデルファイル(“model_file”)を作ります．

4.テストファイルを作成する．

2.学習データと同様にテストファイルを作ります．例えば ``` i am bad ``` を分類するときは，次のようなファイルを作っておきます．("test_file"とする．) ``` 0 1:1 2:1 6:1 ```

5.実際に分類する．

``` svm_classify test_file model_file output_file ``` これで，分類完了です．"output_file"内に以下のように分類結果が記録されます． ``` -0.99984155 ``` マイナスに大きく傾いていることが分かります．

・参考ページ http://svmlight.joachims.org/