半监督文本分类综述

被引：10

作者：

牛罡

罗爱宝

商琳

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

计算机科学与探索 | 2011年 / 04期

关键词：

文本分类; 半监督学习; 朴素贝叶斯; 流形和谱图;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

文本分类是人们日常工作中经常遇到的问题,也是机器学习的重要研究内容。半监督学习算法同时考虑有标记和无标记数据,能显著提升学习效果。给出了文本分类的定义和特点,介绍了传统的监督学习分类算法和评价指标,对半监督文本分类的特点和基础理论进行了分析,并具体介绍了一些半监督文本分类算法,如贝叶斯方法和正则化方法。

引用

页码：313 / 323

页数：11