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当现有训练数据过期，而新数据又非常少时，运用迁移学习能够有效提高分类器性能。本文提出一种基于聚类的文本迁移学习算法，给出了算法的主要思想及实现步骤。然后，在中文文本语料库上进行了实验，并与非迁移学习算法进行了比较。实验证明该方法能有效提高分类器性能。
一种基于聚类的文本迁移学习算法
【摘 要】
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当现有训练数据过期，而新数据又非常少时，运用迁移学习能够有效提高分类器性能。本文提出一种基于聚类的文本迁移学习算法，给出了算法的主要思想及实现步骤。然后，在中文文本语料
【机 构】
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山西财经大学信息管理学院
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2010年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60873100）
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