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针对传统的文本分类方法需要大量人工标注好的训练数据,且数据标注的好坏会影响结果等问题,通过对LDA及其相关模型的研究,提出一种基于LDA的弱监督文本分类算法。无需人工标注训练数据,在处理文本时,引入词向量,保持文本中的词序,加入二元语法。实验结果表明,该方法节省了人力、物力,取得了较优效果。
基于LDA的弱监督文本分类方法
【摘 要】
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针对传统的文本分类方法需要大量人工标注好的训练数据,且数据标注的好坏会影响结果等问题,通过对LDA及其相关模型的研究,提出一种基于LDA的弱监督文本分类算法。无需人工标
【机 构】
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郑州大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2017年1期
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(14BYY096);国家自然科学基金项目(61402419、61272221);国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA011101);计算语言学教育部重点实验室(北京大学)开放课题基金项目(201401);国家973重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340504);河南省高等学校重点科研基金项目(15A520098)
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