基于背景知识和主动学习的文本挖掘技术研究

• 作者: 符保龙
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 文本挖掘 支持向量机 主动学习 背景知识
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 275-278
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.05.078

摘要

为了达成好的文本分类和文本挖掘效果,往往需要使用大量的标识数据.然而数据标识不但操作复杂,而且成本昂贵.为此,在基于支持向量机的分类技术框架下,在文本分类和文本挖掘中引入未标识数据,具体的执行通过基于背景知识和基于主动学习两种方法展开.实验结果表明,基于背景知识的文本挖掘方法在基线分类器性能较强的情况下可以发挥优秀的文本挖掘性能,而基于主动学习的文本挖掘方法在一般的情况下就可以改善文本挖掘的性能指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	符保龙		40	171	8.0	11.0