【摘 要】
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针对中文微博用户性别分类研究工作较少,微博特征提取不完善,分类准确率有待提升的问题,提出一种两分类器融合的中文微博用户性别分类方法。从微博文本数据中提取一系列手工
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学经济管理学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJCZH247);重庆市教委人文社会科学研究“社会媒体背景下的产品评论挖掘及应用研究”基金项目(17SKG055);国家自然科学基金项目(61472464);重庆邮电大学社会科学基金重点基金项目(2018KZD06)
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针对中文微博用户性别分类研究工作较少,微博特征提取不完善,分类准确率有待提升的问题,提出一种两分类器融合的中文微博用户性别分类方法。从微博文本数据中提取一系列手工特征构建分类器,得到分类结果;利用卷积神经网络模型自动提取特征,对用户的性别进行分类并得到分类结果;将两个分类器的结果利用XGBoost模型进行融合,得到最终的用户性别分类结果。实验结果表明,该方法相比一系列对比方法有更好的分类结果。
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