面向短文本的动态组合分类算法

被引：30

作者：

闫瑞 ^{[1
,2
]}

曹先彬 ^{[1
,2
]}

李凯 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国科学技术大学计算机科学技术系

[2] 安徽省计算与通讯软件重点实验室

[3] 解放军保密委员会技术安全研究所

来源：

电子学报 | 2009年 / 37卷 / 05期

关键词：

短文本分类; 组合分类器; 动态调整策略; AdaBoost算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

短文本分类是网络内容安全的一种主要方法.然而,短文本固有的关键词特征稀疏和样本高度不均衡等特点,使得难以直接使用现有针对长文本的分类算法.本文提出了一种针对短文本的动态组合分类算法.首先构造出一种树状组合分类器结构,可有效缓解短文本特征稀疏和样本高度不均衡对分类性能的影响;进一步,提出了一种动态调整策略来训练组合分类器,可以根据样本的分布特点自适应地调整分类器的组合结构.测试实验表明,相对于传统的单一分类方法和集成分类方法,动态组合分类算法在短文本分类中可以获得更好的准确率和召回率.

引用

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