基于LDA的弱监督文本分类方法

发布时间：2018-06-05 22:51

  本文选题：文本分类 + 潜在狄利克雷分布　； 参考：《计算机工程与设计》2017年01期

【摘要】：针对传统的文本分类方法需要大量人工标注好的训练数据,且数据标注的好坏会影响结果等问题,通过对LDA及其相关模型的研究,提出一种基于LDA的弱监督文本分类算法。无需人工标注训练数据,在处理文本时,引入词向量,保持文本中的词序,加入二元语法。实验结果表明,该方法节省了人力、物力,取得了较优效果。
[Abstract]:Based on the research of LDA and its correlation model , a weak supervised text classification algorithm based on LDA is proposed for the traditional text classification method , and a weak supervised text classification algorithm based on LDA is proposed .
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(14BYY096) 国家自然科学基金项目(61402419、61272221) 国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA011101) 计算语言学教育部重点实验室(北京大学)开放课题基金项目(201401) 国家973重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340504) 河南省高等学校重点科研基金项目(15A520098)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1983738