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一种面向文本分类的特征迁移方法
一种面向文本分类的特征迁移方法
作者:
王文剑
赵世琛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
文本分类
迁移学习
迁移量
向量空间模型
摘要:
传统的文本分类方法假设训练集与测试集中的特征词服从相同的概率分布,但在实际应用中,以上假设存在偏差,会影响到最终的分类结果.针对这一情况,本文采用迁移学习,通过计算特征词的迁移量对训练集中向量空间模型进行修正,最终使训练集与测试集中特征词的分布概率趋于一致.将提出的方法应用于中文垃圾邮件过滤与中、英文网页分类中,在CHI统计特征选择基础上进行特征迁移,实验结果表明新方法可以有效消除特征词分布的差异性,使文本分类的各项指标明显提高.
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篇名
一种面向文本分类的特征迁移方法
来源期刊
数据采集与处理
学科
工学
关键词
文本分类
迁移学习
迁移量
向量空间模型
年,卷(期)
2017,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
516-522
页数
7页
分类号
TP18
字数
4863字
语种
中文
DOI
10.16337/j.1004-9037.2017.03.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王文剑
山西大学计算机与信息技术学院
97
798
14.0
23.0
2
赵世琛
山西大学计算机与信息技术学院
2
4
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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2019(1)
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二级引证文献(0)
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节点文献
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迁移学习
迁移量
向量空间模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
主办单位:
中国电子学会
中国仪器仪表学会信号处理学会
中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会
南京航空航天大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-9037
CN:
32-1367/TN
开本:
大16开
出版地:
南京市御道街29号1016信箱
邮发代号:
28-235
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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