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基于半监督学习的短文本分类方法

来源 :山东理工大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：clhsmith001

【摘 要】

：

随着万维网的快速普及和发展,Web上出现了大量短文本,如科技文献摘要、微博和电子邮件等.短文本内容短小,相互联系,已标注数据获得困难,导致传统分类方法很难取得较高的分类

【作 者】

：

孙学琛 高志强 全志斌 施嘉鸿 

【机 构】

：

东南大学计算机科学与工程学院

【出 处】

：

山东理工大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2012年1期

【关键词】

：

半监督学习 协作分类 短文本分类 数据挖掘 semi-supervised learning  collective classification  short 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（60873153,60803061,61170165）

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随着万维网的快速普及和发展,Web上出现了大量短文本,如科技文献摘要、微博和电子邮件等.短文本内容短小,相互联系,已标注数据获得困难,导致传统分类方法很难取得较高的分类精度.为了解决短文本分类问题,提出了一种基于半监督学习的迭代分类算法（SS-ICA）.它使用较少的已标记数据,利用短文本间的关系进行迭代分类.通过与常用分类方法进行对比表明,在标注数据较少的情况下SS-ICA比其他分类器有更高的分类精度.

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