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基于语义特征提取的PU文本分类的研究与实现

谭新  
【摘要】: 本文研究的是基于语义特征提取的PU文本分类问题。PU分类的特点是训练集只标识了正例,而没有标识其他类别,然而常用于文本分类的特征提取方法需要类别的概率信息,因此无法应用于PU问题。大多数现有的PU分类实现都没有对特征提取做过多的研究,只是应用最简单的文档频率方法,去掉出现频率较小的词条。本文针对PU问题需要,提出了一种基于本体的语义特征提取方法,意图通过改进特征提取来提高PU分类器的性能。 本文利用WordNet实现了语义特征提取:首先找到文档的语义集合,然后去掉不含有文档语义的词条。这样既达到了特征提取的降维目的,又没有丢失文档的语义信息。实验表明,面向PU问题的语义特征提取是有效的。语义特征提取相对于文档频率方法能得到更好的分类器性能指标(评估参数F1),特别是在正例较少的情况下,大大改善了现有PU分类的效果。


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