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基于PU学习的建议语句分类方法

《计算机应用》2019年 第3期 | 张璞 刘畅 李逍   重庆邮电大学计算机科学与技术学院 重庆400065
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摘 要:建议挖掘作为一项新兴研究任务,具有重要的应用价值。针对传统建议语句分类方法所存在的规则复杂、标注工作量大、特征维度高、数据稀疏等问题,提出一种基于PU学习的建议语句分类方法。首先,使用简单规则从无标注评论集合中选择建议语句的正例集合;然后,为了降低特征维度,缓解数据稀疏性,在自编码神经网络(Autoencoder)特征空间中使用Spy技术划分可靠反例集合;最后,利用正例集合和可靠反例集合来训练多层感知机(MLP)对剩余的无标注样例进行分类。该方法在中文数据集上的F1值和准确率值分别达到81.98%和82.67%,实验结果表明,该方法能够有效地对建议语句进行分类,且不需要对数据进行人工标注。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 文字信息处理
【关键词】 建议挖掘 建议语句分类 PU学习 自编码器 多层感知机
【出 处】 《计算机应用》2019年 第3期 639-643页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库