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基于HDP的監(jiān)督多標簽文本分類研究

發(fā)布時間:2018-04-19 02:29

  本文選題:多標簽 + 文本分類; 參考:《計算機工程與應用》2017年23期


【摘要】:隨著互聯網和信息技術的發(fā)展,大量的多標簽文本數據快速產生。在文本分類中如何確定合適的分類數目以及如何更加準確地辨別文檔的標簽是亟待解決的問題。提出的HL_LDA模型通過層次狄利克雷過程自動確定分類的數目,通過發(fā)掘多標簽文檔的標簽之間的層次信息提高分類的質量。實驗結果表明在不同類型的數據集中,和經典的LDA,SVM等方法相比,HL_LDA在精度,F1-score等評估指標上明顯優(yōu)于現有的方法。
[Abstract]:With the development of Internet and information technology, a large number of multi-label text data are produced quickly.How to determine the appropriate number of classifiers and how to identify the tags of documents more accurately is an urgent problem in text categorization.The proposed HL_LDA model automatically determines the number of classification by the hierarchical Drickley process, and improves the quality of the classification by mining the hierarchical information between the tags of the multi-label document.The experimental results show that compared with the classical LDA-SVM method in different data sets, HLSP LDA is superior to the existing methods in accuracy evaluation such as F1-score.
【作者單位】: 武漢大學計算機學院;武漢大學軟件工程國家重點實驗室;
【基金】:青年科學基金項目(No.60903035) 國家自然科學基金(No.61572373) 國家重點研發(fā)計劃(No.2017YFC0803808)
【分類號】:TP391.1

【相似文獻】

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7 王s,

本文編號:1771194


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