摘要：SVM在文本分类中的应用是近年来文本分类领域重要的进展之一。许多实验表明，SVM在文本分类中比其他的机器学习算法表现出更高的分类精度，但在大规模数据上的收敛速度较慢，成为SVM在实际应用中的一大缺点。球向量机是一种比SVM更快的机器学习方法。本文将BVM应用于文本分类。实验表明，BVM在文本分类中的应用具有与SVM相当的精度，而且比SVM有更少的训练时间。

关键词：文本分类 支持向量机 球向量机 

单位：电子科技大学计算机学院计算智能实验室 四川成都610054