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基于LPA和Tri-Training的半监督文本倾向性分类
被引量:
1
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作者
郭毅
黄磊
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期114-121,共8页
提出了一种基于LPA和Tri-Training算法的半监督文本倾向性分类框架.通过LPA对初始样本进行快速分类,获得更多可信的有标签数据,优化分类框架的训练过程.引入Tri-Training算法,提高分类框架的泛化能力和可用性.实验结果表明,在不同标注...
提出了一种基于LPA和Tri-Training算法的半监督文本倾向性分类框架.通过LPA对初始样本进行快速分类,获得更多可信的有标签数据,优化分类框架的训练过程.引入Tri-Training算法,提高分类框架的泛化能力和可用性.实验结果表明,在不同标注比例的样本集上,该框架都有较好的分类性能,相较有监督学习算法和单一的半监督算法提高了分类精度,并有较强的鲁棒性,为解决有标签样本比例较少情况下的文本倾向性分类提供了一个新的思路.
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关键词
半监督学习
lit2
文本倾向性分类
Tri-Training算法
标签传播算法
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题名
基于LPA和Tri-Training的半监督文本倾向性分类
被引量:
1
1
作者
郭毅
黄磊
机构
北京交通大学经济管理学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期114-121,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(71132008)
北京市科技计划资助项目(Z131100005613017)
文摘
提出了一种基于LPA和Tri-Training算法的半监督文本倾向性分类框架.通过LPA对初始样本进行快速分类,获得更多可信的有标签数据,优化分类框架的训练过程.引入Tri-Training算法,提高分类框架的泛化能力和可用性.实验结果表明,在不同标注比例的样本集上,该框架都有较好的分类性能,相较有监督学习算法和单一的半监督算法提高了分类精度,并有较强的鲁棒性,为解决有标签样本比例较少情况下的文本倾向性分类提供了一个新的思路.
关键词
半监督学习
lit2
文本倾向性分类
Tri-Training算法
标签传播算法
Keywords
semi-supervised learning
lit2
text tendency classification
Tri-Training
label propagation algorithm
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LPA和Tri-Training的半监督文本倾向性分类
郭毅
黄磊
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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