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结合旋转森林和Ada Boost分类器的多标签文本分类方法
被引量：
10
1
作者
韩栋
王春华
肖敏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第12期3655-3658,共4页
针对一些多标签文本分类算法没有考虑文本—术语相关性和准确率不高的问题,提出一种结合旋转森林和Ada Boost分类器的集成多标签文本分类方法。首先,通过旋转森林算法对样本集进行分割,通过特征变换将各样本子集映射到新的特征空间,形...
针对一些多标签文本分类算法没有考虑文本—术语相关性和准确率不高的问题,提出一种结合旋转森林和Ada Boost分类器的集成多标签文本分类方法。首先,通过旋转森林算法对样本集进行分割,通过特征变换将各样本子集映射到新的特征空间,形成多个具有较大差异性的新样本子集。然后,基于Ada Boost算法,在样本子集中通过多次迭代构建多个Ada Boost基分类器。最后,通过概率平均法融合多个基分类器的决策结果,以此作出最终标签预测。在四个基准数据集上的实验结果表明,该方法在平均精确度、覆盖率、排名损失、汉明损失和1-错误率方面都具有优越的性能。
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关键词
多标签
文本
分类
文本—术语相关性
旋转森林
特征变换
ADA
Boost分类器
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职称材料
题名
结合旋转森林和Ada Boost分类器的多标签文本分类方法
被引量：
10
1
作者
韩栋
王春华
肖敏
机构
黄淮学院信息工程学院
武汉理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第12期3655-3658,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61304172)
河南省科技厅科技计划资助项目(172102210117)
河南省驻马店市科技计划资助项目(17135)
文摘
针对一些多标签文本分类算法没有考虑文本—术语相关性和准确率不高的问题,提出一种结合旋转森林和Ada Boost分类器的集成多标签文本分类方法。首先,通过旋转森林算法对样本集进行分割,通过特征变换将各样本子集映射到新的特征空间,形成多个具有较大差异性的新样本子集。然后,基于Ada Boost算法,在样本子集中通过多次迭代构建多个Ada Boost基分类器。最后,通过概率平均法融合多个基分类器的决策结果,以此作出最终标签预测。在四个基准数据集上的实验结果表明,该方法在平均精确度、覆盖率、排名损失、汉明损失和1-错误率方面都具有优越的性能。
关键词
多标签
文本
分类
文本—术语相关性
旋转森林
特征变换
ADA
Boost分类器
Keywords
muhi-label text classification
text-terminology relevance
rotation forest
feature transformation
AdaBoost classifier
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合旋转森林和Ada Boost分类器的多标签文本分类方法
韩栋
王春华
肖敏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
10
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