【摘 要】
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短文本分类是网络内容安全的一种主要方法.然而,短文本固有的关键词特征稀疏和样本高度不均衡等特点,使得难以直接使用现有针对长文本的分类算法.本文提出了一种针对短文本的
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽省计算与通讯软件重点实验室,解放军保密委员会技术安全研究所
【基金项目】
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国家973课题(No.2004CB318109);国家863课题(No.2007AA11Z240);教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-07-0787)
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短文本分类是网络内容安全的一种主要方法.然而,短文本固有的关键词特征稀疏和样本高度不均衡等特点,使得难以直接使用现有针对长文本的分类算法.本文提出了一种针对短文本的动态组合分类算法.首先构造出一种树状组合分类器结构,可有效缓解短文本特征稀疏和样本高度不均衡对分类性能的影响;进一步,提出了一种动态调整策略来训练组合分类器,可以根据样本的分布特点自适应地调整分类器的组合结构.测试实验表明,相对于传统的单一分类方法和集成分类方法,动态组合分类算法在短文本分类中可以获得更好的准确率和召回率.
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