| 基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法 |
| 其他题名 | Text Classification Based on Labeled-LDA Model
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| 李文波; 孙乐; 张大鲲
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| 2008
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| 发表期刊 | 计算机学报
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| 卷号 | 31期号:4页码:620-627 |
| 收录类别 | EI
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| 其他摘要 | 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％． |
| 关键词 | 文本分类
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| 语种 | 中文
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| 内容类型 | 期刊论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/620
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| 专题 | 基础软件国家工程研究中心
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推荐引用方式
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.
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| 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.
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| 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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