基于集成学习的标题分类算法研究

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摘要：标题分类是对一个标题性语句进行分类,通常这个标题是不超过20个字的短文本,内容精炼且概括性强。针对标题文本的特征稀疏性和含义不确定性,提出了一种融合随机森林与贝叶斯多项式的标题分类算法。该算法将贝叶斯多项式模型引入到随机森林底层分类器构建过程中,同时利用随机森林附带的OOB数据提出了一种基于二维权重分布的投票机制。最后在图书馆真实书目数据上进行实验,针对分类性能与当前基于LDA主题扩展的SVM算法进行对比,实验结果表明在一定条件下,该方法性能稳定、表现较佳。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93231X/201704/671602485.html

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关键词：分类算法 学习的 cqvip 随机森林 学术交流 自然语言处理 标题分类 集成学习 改进随机森林 OOB二维权重分布