【摘 要】
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迁移学习技术因其领域间知识、技能和经验的迁移能力,已成为跨领域文本分类的重要手段和研究热点。本文通过总结迁移学习在文本分类中的应用与发展情况,针对目前该领域存在的
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迁移学习技术因其领域间知识、技能和经验的迁移能力,已成为跨领域文本分类的重要手段和研究热点。本文通过总结迁移学习在文本分类中的应用与发展情况,针对目前该领域存在的一些问题、难点进行了分析和研究,并提出几种新的迁移学习算法。其中,针对文本分类中普遍存在的维数灾难及特征词义不明确,而易导致分类精度过低及过拟合等问题,提出了集特征选取与抽取为一体的特征降维方法—HLK；针对文本分类中源领域与目标领域间文本数据在数量及相似性等方面的特点,分别提出两种基于实例的迁移学习方法-CGTL与IDRTAT;针对源领域数据集与目标领域数据集中数据分布差异过大,提出一种基于特征的迁移学习算法-BFRTL,并通过实验验证了各算法有效性。
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