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基于PTM潜在Dirichlet分配的少量标记样本文本分类
被引量:
2
1
作者
赵丽
齐兴斌
+1 位作者
李雪梅
田涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1428-1432,1444,共6页
针对现实文本分类环境下通常仅有少量标记样本而影响分类精度的问题,提出了一种基于概率主题模型潜在Dirichlet分配的分类算法。借助标准词频逆文档频率函数将每个文档表示成术语权重向量;利用概率主题模型预处理以简化文档,并从文档中...
针对现实文本分类环境下通常仅有少量标记样本而影响分类精度的问题,提出了一种基于概率主题模型潜在Dirichlet分配的分类算法。借助标准词频逆文档频率函数将每个文档表示成术语权重向量;利用概率主题模型预处理以简化文档,并从文档中提取术语;再利用潜在Dirichlet分配模型进行关系学习,构建基于图的分类器完成分类。在公开的Reuters-21578资源库上的分类实验评估了该方法的有效性,相比分类效果较好的支持向量机,该方法在大部分情况下能够取得更高的分类精度。
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关键词
文本分类
术语提取
图构建
概率主题模型
少量标记样本
潜在Dirichlet分配
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职称材料
题名
基于PTM潜在Dirichlet分配的少量标记样本文本分类
被引量:
2
1
作者
赵丽
齐兴斌
李雪梅
田涛
机构
山西大学计算机工程系
北京航空航天大学计算机学院
北京师范大学教育信息技术协同创新中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1428-1432,1444,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61202163)
山西省自然科学基金资助项目(2013011017-2)
山西省科技攻关项目(20130313015-1)
文摘
针对现实文本分类环境下通常仅有少量标记样本而影响分类精度的问题,提出了一种基于概率主题模型潜在Dirichlet分配的分类算法。借助标准词频逆文档频率函数将每个文档表示成术语权重向量;利用概率主题模型预处理以简化文档,并从文档中提取术语;再利用潜在Dirichlet分配模型进行关系学习,构建基于图的分类器完成分类。在公开的Reuters-21578资源库上的分类实验评估了该方法的有效性,相比分类效果较好的支持向量机,该方法在大部分情况下能够取得更高的分类精度。
关键词
文本分类
术语提取
图构建
概率主题模型
少量标记样本
潜在Dirichlet分配
Keywords
texte classification
term extraction
graph construction
probabilistic topic model
a few labeled samples
latent Dirichlet allocation
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PTM潜在Dirichlet分配的少量标记样本文本分类
赵丽
齐兴斌
李雪梅
田涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
2
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