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面向PU问题的文本分类的研究与实现

于海龙  
【摘要】:本文研究的是面向PU 问题的文本分类,这种文本分类的特点是训练集合由类别标识的正例样本集合和类别未标识的样本集合组成。与传统的文本分类相比,PU 问题最大的特点是训练集合中不需要标识反例样本。由于样本类别的标识通常是由手工完成,需要耗费大量的时间和精力。而面向PU 问题的文本分类,因为其训练集合中不需要标识的反例,有效缓解了人工标识训练样本类别的劳动量。 本论文研究并实现了面向PU 问题的文本分类器。采用二步分类框架,首先从未标识集合中抽取可信反例集合,采取本文所改进的1-DNF算法,和原算法(1-DNF)相比,大大提高了获取可信反例的数量,并且提高了下一步中迭代算法的收敛速度;然后迭代使用SVM 算法,构造一个分类器的集合。对于最终分类器的选取,本文也不同于以往面向PU问题的文本分类器的构造,不是仅仅选取分类器集合中的某一个,而是综合考虑所有分类器,对其进行加权投票产生最终的分类器。通过实验证明,本文构造的分类器在分类性能(评估参数-指标)上较PEBL算法提高了大约1.734 个百分点。F1


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