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| 基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法 | |
| Alternative Title | Text Classification Based on Labeled-LDA Model |
| 李文波; 孙乐; 张大鲲 | |
| 2008 | |
| Source | 计算机学报
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| Volume | 31Issue:4Pages:620-627 |
| Indexed Type | EI |
| Abstract | LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是近年来提出的一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型．通过在传统LDA模型中融入文本类别信息，文中提出了一种附加类别标签的LDA模型(Labeled-LDA)．基于该模型可以在各类别上协同计算隐含主题的分配量，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，在复旦大学中文语料库上micro_F1提高约5．7％，在英文语料库20newsgroup的comp子集上micro—F-提高约3％． |
| Keyword | 文本分类 |
| Language | 中文 |
| Content Type | 期刊论文 |
| URI | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/620 |
| Collection | 基础软件国家工程研究中心 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 李文波,孙乐,张大鲲. 基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法[J]. 计算机学报,2008,31(4):620-627. |
| APA | 李文波,孙乐,&张大鲲.(2008).基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法.计算机学报,31(4),620-627. |
| MLA | 李文波,et al."基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法".计算机学报 31.4(2008):620-627. |
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| File Name/Size | DocType | Version | Access | License | ||
| 李文波per-03.pdf（671KB） | 开放获取 | License | Application Full Text | |||
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