基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本分類研究_第1頁
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文檔簡介

1、西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本分類研究姓名：秦飛申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：楊燕20100601西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1l頁AbstractWiththedevelopmentofinformationtechnologypeopledealwithmoreandmoretextintheirdailyworkAnddocumentclassificationasakeytechnologyg

2、etsmoreattentioninrecentyearsHoweverclassicaldocumentclassificationmethodsrequirealargenumberoftextcategoriestobuildclassifierInpractice，wemayonlygetasmallnumberofsampleswhichcontainthecategoriesandalargenumberofunlabele

3、dsamplesIfjustusesuchlesslabeledsamplestobuildtheclassifierthereisnotonlyacertainlimitationintheresults，butalsotheunderlyinginformationwhichbelongstotheunlabeledsampleswouldnotbeeffectivelyusedSo，itleadstowasteresourcesS

4、emi—supervisedlearningisalearningmodebetweensupervisedlearningandunsupervisedlearningItonlycombinespartsofthelabeledsampleswiththeunlabeledsamplestobuildtheclassifierThethesisintroducescurrentsemi—supervisedclassificatio

5、nalgorithmssystemicallyandproposesasemi—supervisedclassificationmethodbasedonmajorityvotingandanoveldocumentclassificationmethodwhichcouldexpandthelabeledsamplesThemaintasksinthethesisareasfollows：1Thekeytechnologiesford

6、ocumentclassificationarediscussedsystematicallyinthisthesis，includingdocumentrepresentation，documentpreprocessing，featureselection，featureweightcalculation，theclassicalclassificationmethodsandclassificationperformanceeva

7、luation2Somecurrentsemi—supervisedlearningconceptsandmethodsareintroducedandanalyzed，andthenanovelsemisupervisedclassificationalgorithmbasedonthenearestneighbor’SmajorityvotingruleisputforwardTheexperimentsshowthatthepro

8、posedmethodiseffectiveandpractical3Inspiredbytheideaofsemi—supervisedclassification，asemi—supervisedlearningmethodinveryfewofsamplesonaddingsimilarsamplesisproposedaccordingtothefeaturesofthedocumentsThismethodextractsth

9、erepresentativefeaturesofeachcategoryfromthelabeledsets，andthenselectsthesimilarsamplesfromtheunlabeledsetsaccordingtosuchfeatures，whichisexpandedthelabeledsetsTheexperimentwithastandardChineseclassificationdatasetsshows

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