一种基于Co-Training的海洋文献分类方法

• 作者: 姜亦宏 张巍 徐建良 王秋红
• 来源期刊: 中国海洋大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 海洋文献 文本分类 机器学习 半监督学习 协同训练
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 105-110
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5174.2010.02.012

摘要

使用有监督机器学习方法进行海洋文献的分类往往存在人工标注量太大的缺点,针对这个问题,提出利用半监督机器学习中的协同训练(Co-training)方法来实现减小人工标注量的目标.该方法从2个View分别训练不同的分类器,在此基础上,根据少量有标注文档从大量无标注文档中获取有用信息,通过协同训练来提升2个分类器的性能,并训练出最终分类模型.实验结果表明,在人工标注仅2篇文献的条件下,该方法最终的分类性能十分接近需人工标注1 500多篇文献的有监督分类器.这说明将Co-training方法应用于海洋文献分类可以大大减小人工标注量,并有着较为良好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建良	中国海洋大学计算机科学与技术系	54	216	8.0	11.0
2	张巍	中国海洋大学计算机科学与技术系	16	62	5.0	7.0
3	姜亦宏	中国海洋大学计算机科学与技术系	1	4	1.0	1.0
4	王秋红	中国海洋大学计算机科学与技术系	1	4	1.0	1.0