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| 基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法 | |
| 李文波; 孙乐; 黄瑞红; 冯元勇; 张大鲲 | |
| 2007 | |
| Conference Name | 第三届全国信息检索与内容安全学术会议 |
| Source | 第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集 |
| Pages | 110-116 |
| Conference Date | 2007 |
| Conference Place | 苏州 |
| Department | 中国科学院软件研究所,北京 100080;中国科学院研究生院,北京 100049;中国科学院软件研究所,北京 100080;中国科学院软件研究所,北京 100080;中国科学院软件研究所,北京 100080;中国科学院软件研究所,北京 100080 |
| Abstract | Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。通过在传统LDA模型中融入文本类别信息，本文提出了一种附加类别标签的LDA模型(Labeled-LDA)。基于该模型可以计算出隐含主题在各类别上的分配量，从而克服了传统LDA模型用于分类时强制分配隐含主题的缺陷。与传统LDA模型的实验对比表明，基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法可以有效改进文本分类的性能：在复且中文语料库上micro_F1提高约5.7％，在英文语料库20n |
| Keyword | 文本分类 图模型 隐含狄利克雷分配 变分推断 |
| Sponsorship | 中国中文信息学会 |
| Language | 中文 |
| Content Type | 会议论文 |
| URI | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/11024 |
| Collection | 基础软件国家工程研究中心 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 李文波,孙乐,黄瑞红,等. 基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法[C],2007:110-116. |
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| File Name/Size | DocType | Version | Access | License | ||
| 基于Labeled-LDA模型的文本分类（483KB） | 开放获取 | -- | Application Full Text | |||
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