基于变分主题模型的半监督文本分类 | |
赵书安1,2; 周木春1 | |
2023-04-20 | |
发表期刊 | 电子器件
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ISSN | 1005-9490 |
卷号 | 46期号:02页码:463-468 |
摘要 | 为解决实际应用场景中常面临的数据标注不足的问题,提出一种基于变分主题模型的半监督文本分类模型。首先使用无监督变分主题模型挖掘出语义信息集中的文档-主题分布,作为有效的文档特征表示,再通过半监督方式训练分类器。基于神经网络的变分主题模型相较传统的主题模型,不仅可以得到合理的主题,而且推断速度更快。在20NewsGroup等数据集上的实验结果表明,所提出的模型仅使用30%的训练数据就可以取得与使用90%训练数据的半监督基线模型相当甚至更好的结果,证明了所提出模型的正确性和实用性。 |
关键词 | 变分主题模型 半监督学习 文本分类 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | 北大核心 |
语种 | 中文 |
原始文献类型 | 学术期刊 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/153466 |
专题 | 国家开放大学江苏分部 |
作者单位 | 1.南京理工大学电子工程与光电技术学院; 2.江苏开放大学信息工程学院 |
第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵书安,周木春. 基于变分主题模型的半监督文本分类[J]. 电子器件,2023,46(02):463-468. |
APA | 赵书安,&周木春.(2023).基于变分主题模型的半监督文本分类.电子器件,46(02),463-468. |
MLA | 赵书安,et al."基于变分主题模型的半监督文本分类".电子器件 46.02(2023):463-468. |
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