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《第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集》 2007年
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基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法

李文波  孙乐  黄瑞红  冯元勇  张大鲲  
【摘要】:Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。通过在传统 LDA 模型中融入文本类别信息,本文提出了一种附加类别标签的 LDA 模型 (Labeled-LDA)。基于该模型可以计算出隐含主题在各类别上的分配量,从而克服了传统 LDA 模型用于分类时强制分配隐含主题的缺陷。与传统 LDA 模型的实验对比表明,基于 Labeled-LDA 模型的文本分类新算法可以有效改进文本分类的性能:在复旦中文语料库上 micro_F_1提高约5.7%,在英文语料库20newsgroup 的 comp 子集上 micro_F_1提高约3%。

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