基于支持向量机的PU中文文本分类器构建

被引：8

作者：

王宗尧 ^{[1
]}

刘金岭 ^{[2
]}

机构：

[1] 淮阴工学院管理工程学院

[2] 淮阴工学院计算机与软件工程学院

来源：

南京邮电大学学报(自然科学版) | 2015年 / 35卷 / 06期

关键词：

支持向量机; PU分类; 文本分类; 正例; 可信反例;

D O I：

10.14132/j.cnki.1673-5439.2015.06.015

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

在PU文本分类中,针对文本分类中可信反例获取困难,使文本分类器性能低下的问题,提出了一种基于支持向量机的PU文本分类器的构建。该方法采用改进的特征词权值提取方法进行特征词提取,利用OBPCZ算法从未标识文本数据集中尽可能多地移除正例,从而获得更多的可信反例。结合支持向量机和改进的Rocchio构建了高效的文本分类器。实验表明,该方法比目前其它的面向PU学习的文本分类方法具有更高的分类质量。

引用

页码：100 / 105

页数：6

共 12 条

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