【摘 要】
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传统的文本分类方法需要标注好的语料来训练分类器,然而人工标记语料代价高昂并且耗时。对此,通过无类别标记的Web数据来训练文本分类器,提出一种基于无标记Web数据的层次式
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传统的文本分类方法需要标注好的语料来训练分类器,然而人工标记语料代价高昂并且耗时。对此,通过无类别标记的Web数据来训练文本分类器,提出一种基于无标记Web数据的层次式文本分类方法,该方法结合类别知识和主题层次信息来构造Web查询,从多种Web数据中搜索相关文档并抽取学习样本,为监督学习找到分类依据,并结合层次式支持向量机进行分类器的学习。实验结果表明,该方法能够利用无标记Web数据学习分类器,并取得了较好的分类效果,其性能接近于有标记训练样本的监督分类方法。
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