基于流形正则化极限学习机的文本分类算法研究

• 作者: 冀俊忠 刘金铎 姚垚 庞皓明
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 监督学习 正则化极限学习机 流形正则化 特征映射
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 242-248
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 6841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050777

摘要

基于极限学习机的文本分类方法在对输入的文本特征进行随机映射时,会呈现一种非线性的几何结构,利用最小二乘法无法对其进行求解,影响文本的分类性能.为此,引入一种新的流形正则化思想,提出基于极限学习机的改进算法.利用拉普拉斯特征映射保持输入文本特征的几何结构.基于样本的类别信息对样本点之间的距离进行修正,优先选择类别相同的样本点,以改善分类性能.在Reuters和20newsgroup数据集上的实验结果表明,与正则化极限学习机算法、AdaBELM算法等相比,该算法分类性能较好,F1-measure值可达91.42％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冀俊忠	北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室	58	626	14.0	23.0
2	姚垚	北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室	4	0	0.0	0.0
3	刘金铎	北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室	3	1	1.0	1.0
4	庞皓明	北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室	2	0	0.0	0.0