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基于堆叠降噪自编码机的广告博文识别方法
1
作者
赵晓乐
栾杰
+2 位作者
冯旭鹏
刘利军
黄青松
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第9期1921-1926,共6页
在针对广告博文进行识别过程中,首先构建文本特征向量和人工定义的特征向量,使用堆叠降噪自编码机对这两种特征向量进行处理,获得处理后的两种特征向量,然后将得到的这两种特征向量进行组合得到第三种特征向量.最后将这三种特征向量用...
在针对广告博文进行识别过程中,首先构建文本特征向量和人工定义的特征向量,使用堆叠降噪自编码机对这两种特征向量进行处理,获得处理后的两种特征向量,然后将得到的这两种特征向量进行组合得到第三种特征向量.最后将这三种特征向量用于最大熵分类模型的训练,依据实验结果找出分类效果最好的模型,使用该模型对博文进行处理过滤掉其中的广告博文,实验证明得到的最大熵分类模型的P、R、F可达到65.58%、87.9%、75.12%,能有效识别绝大多数的广告博文.
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关键词
广告博文
特征向量
堆叠降噪自编码机
最大熵
分类
过滤
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职称材料
题名
基于堆叠降噪自编码机的广告博文识别方法
1
作者
赵晓乐
栾杰
冯旭鹏
刘利军
黄青松
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学教育技术与网络中心
云南省计算机技术应用重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第9期1921-1926,共6页
基金
国家自然科学基金项目(81360230
81560296)资助
文摘
在针对广告博文进行识别过程中,首先构建文本特征向量和人工定义的特征向量,使用堆叠降噪自编码机对这两种特征向量进行处理,获得处理后的两种特征向量,然后将得到的这两种特征向量进行组合得到第三种特征向量.最后将这三种特征向量用于最大熵分类模型的训练,依据实验结果找出分类效果最好的模型,使用该模型对博文进行处理过滤掉其中的广告博文,实验证明得到的最大熵分类模型的P、R、F可达到65.58%、87.9%、75.12%,能有效识别绝大多数的广告博文.
关键词
广告博文
特征向量
堆叠降噪自编码机
最大熵
分类
过滤
Keywords
advertisements blog post
feature vector
stack noise reduction autoencoders
maximum entropy
classification
filtering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于堆叠降噪自编码机的广告博文识别方法
赵晓乐
栾杰
冯旭鹏
刘利军
黄青松
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018
0
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