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赵传君
作品数:
2
被引量:15
H指数:2
供职机构:
山西大学计算机与信息技术学院
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发文基金:
山西省自然科学基金
国家自然科学基金
山西省科技攻关计划项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
李德玉
山西大学计算机与信息技术学院计...
王素格
山西大学计算机与信息技术学院计...
李欣
山西大学计算机与信息技术学院
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情感分类
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集成分类器
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山西大学
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王素格
1篇
李德玉
1篇
李欣
1篇
赵传君
传媒
1篇
计算机研究与...
年份
1篇
2015
共
2
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基于分组提升集成的跨领域文本情感分类
被引量:12
2015年
针对目标领域带标签数据偏少的问题,综合运用半监督学习、BootStrapping、数据分组、AdaBoost、集成学习等策略与技术,提出了一种基于分组提升集成的跨领域文本情感分类方法.该方法首先利用少量人工标注的目标领域数据,基于合成过抽样技术产生一定数量的虚拟数据.在此基础上,采用BootStrapping方法获得更多目标领域高可信度的带标签数据.在分类器的构建方面,首先将源领域的带标签数据等量分割,并分别与目标领域带标签数据组合,在每个组合数据块上运用AdaBoost方法提升地训练多个分类器,并将这些分类器线性地集成为一个分类器.在亚马逊购物网站4个领域的情感数据集上的实验表明,基于分组提升集成的跨领域文本情感分类方法一定程度上提高了跨领域文本情感分类的精度.
赵传君
王素格
李德玉
李欣
关键词:
情感分类
集成分类器
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