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一种面向文本分类的特征迁移方法
一种面向文本分类的特征迁移方法
赵世琛 王文剑
山西大学计算机与信息技术学院太原
摘 要传统的文本分类方法假设训练集与测试集中的特征词服从相同的概率分布但在实际应用中
以上假设存在偏差会影响到最终的分类结果针对这一情况本文采用迁移学习通过计算特征词的
迁移量对训练集中向量空间模型进行修正最终使训练集与测试集中特征词的分布概率趋于一致将
提出的方法应用于中文垃圾邮件过滤与中英文网页分类中在 统计特征选择基础上进行特征迁
移实验结果表明新方法可以有效消除特征词分布的差异性使文本分类的各项指标明显提高
关键词文本分类迁移学习迁移量向量空间模型
中图分类号 文献标志码
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