异构分类器堆叠泛化及其在恶意评论检测中的应用

• 作者: 于文兵 吕品 周曦民 汪鑫 计春雷
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 堆叠泛化 恶意评论 循环神经网络 NB-SVM 词嵌入
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 2228-2234
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.10.026

摘要

恶意评论检测是预防社会媒体平台给用户带来负面影响的一项重要工作,是自然语言处理的重要领域之一.为解决单分类器实现恶意评论检测时模型精度不稳定、boosting集成模型精度较低的问题,提出一种异构分类器堆叠泛化的方法.该方法用深度循环神经网络将多标签的恶意评论分类问题转变为二类分类,防止了模型精度不稳定;用堆叠泛化集成时单个分类器GRU(Gated Recurrent Unit)和NB-SVM(Na(i)ve Bayes-Support Vector Machine)在模型结构和分类偏差上的差异性,改善了模型精度.在维基百科恶意评论数据集上的对比实验证明:提出的方法优于boosting集成,说明堆叠泛化异构分类器实现恶意评论检测是可行且有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	计春雷	上海电机学院电子信息学院	31	159	7.0	11.0
2	汪鑫	上海电机学院电子信息学院	19	49	4.0	6.0
3	吕品	上海电机学院电子信息学院	15	27	3.0	4.0
4	于文兵	上海电机学院文理学院	7	5	2.0	2.0
5	周曦民		2	0	0.0	0.0