【摘 要】
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针对样本集中具有较少标记样本情况下的文本分类问题，提出一种结合半监督学习(SSL)和隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型的标记样本扩展方法(SSL-LDA)，并整合朴素贝叶斯(NB)分类器
【机 构】
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黄淮学院信息工程学院,武汉理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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河南省科技厅科技计划基金项目(172102210117);河南省驻马店市科技计划基金项目(17135)
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针对样本集中具有较少标记样本情况下的文本分类问题，提出一种结合半监督学习(SSL)和隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型的标记样本扩展方法(SSL-LDA)，并整合朴素贝叶斯(NB)分类器构建一种文本分类方法。使用LDA主题模型生成主题分布，以表示所有样本；根据训练集中已标记样本，通过一种简化粒子群优化(SPSO)算法获得SSL-LDA自训练模型的最优参数；基于SSL-LDA自训练模型对训练集中一些未标记样本进行标记，扩展训练集；基于扩展后的训练集，训练NB文本分类器。在3个数据集上的实验结果表明，该方法能
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