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基于类名引导的弱监督文本分类
被引量：
1
1
作者
周悦尧
奚雪峰
+2 位作者
崔志明
盛胜利
仇亚进
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2329-2336,共8页
针对弱监督文本分类过于依赖专家生成种子词的局限,提出一种基于类名引导生成种子词的弱监督文本分类方法。使用Skip-Gram模型学习单词的向量表示,借助vMF(von Mises Fisher)分布对用户提供的类名与语料库之间的关系进行建模,综合考虑...
针对弱监督文本分类过于依赖专家生成种子词的局限,提出一种基于类名引导生成种子词的弱监督文本分类方法。使用Skip-Gram模型学习单词的向量表示,借助vMF(von Mises Fisher)分布对用户提供的类名与语料库之间的关系进行建模,综合考虑语义相关性和语义特异性,由此生成一组高质量的种子词,无需依赖专家经验;迭代使用种子词生成伪标签和文档分类器;扩展种子词,进一步提升模型性能。在NYT和20 Newsgroups两个公开数据集上的实验结果(F1-score)表明了所提弱监督文本分类方法的有效性。
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关键词
弱监督
文本分类
词向量
冯米塞尔分布
语义相关性
语义特异性
深度学习
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职称材料
题名
基于类名引导的弱监督文本分类
被引量：
1
1
作者
周悦尧
奚雪峰
崔志明
盛胜利
仇亚进
机构
苏州科技大学电子与信息工程学院
苏州市科技局苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室
苏州科技大学苏州智慧城市研究院
德州理工大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2329-2336,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61876217、62176175)
江苏省“六大人才高峰”高层次人才基金项目(XYDXX-086)
苏州市科技计划基金项目(SGC2021078)。
文摘
针对弱监督文本分类过于依赖专家生成种子词的局限,提出一种基于类名引导生成种子词的弱监督文本分类方法。使用Skip-Gram模型学习单词的向量表示,借助vMF(von Mises Fisher)分布对用户提供的类名与语料库之间的关系进行建模,综合考虑语义相关性和语义特异性,由此生成一组高质量的种子词,无需依赖专家经验;迭代使用种子词生成伪标签和文档分类器;扩展种子词,进一步提升模型性能。在NYT和20 Newsgroups两个公开数据集上的实验结果(F1-score)表明了所提弱监督文本分类方法的有效性。
关键词
弱监督
文本分类
词向量
冯米塞尔分布
语义相关性
语义特异性
深度学习
Keywords
weakly supervision
text classification
word embedding
vMF distribution
semantic relevance
semantic specificity
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于类名引导的弱监督文本分类
周悦尧
奚雪峰
崔志明
盛胜利
仇亚进
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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