半监督文本分类综述

• 作者: 商琳 牛罡 罗爱宝
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 半监督学习 朴素贝叶斯 流形和谱图
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 313-323
• 分类号: TP181
• 字数: 9009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2011.04.003

摘要

文本分类是人们日常工作中经常遇到的问题,也是机器学习的重要研究内容.半监督学习算法同时考虑有标记和无标记数据,能显著提升学习效果.给出了文本分类的定义和特点,介绍了传统的监督学习分类算法和评价指标,对半监督文本分类的特点和基础理论进行了分析,并具体介绍了一些半监督文本分类算法,如贝叶斯方法和正则化方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	商琳	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	44	685	17.0	25.0
2	牛罡	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	2	27	1.0	2.0
3	罗爱宝	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	26	1.0	1.0