基于特征映射的半监督文本分类算法
针对已标记数据与未标记数据分布不一致可能导致半监督分类器性能降低的不足,提出了一种基于特征映射的半监督文本分类算法.首先通过不同的特征选择方法,分别在训练集的已标记数据、未标记数据以及测试集数据中选取各自的特征集,并初始化特征的权值;在此基础之上,分别建立已标记数据与未标记数据、已标记数据与测试集数据、未标记数据与测试集数据之间的映射函数,并利用这3个特征映射函数重新计算特征的权重;最后利用期望最大比(expectation maximization,EM)算法进行半监督文本分类.在标准数据集上的实验结果表明:提出的算法是有效的.
特征映射、迁移学习、半监督学习、文本分类
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61375059
2016-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
230-235
