基于多类型文本的半监督性别分类方法研究

提出一种基于多种文本类型的半监督性别分类方法,即根据微博平台中用户所产生的不同类型的文本(如:原创微博、转发微博等)对用户的进行性别分类。文中的方法是一种基于协同训练(Co-training)的半监督学习方法,旨在减少分类器对大量标注样本的依赖。首先将不同类型的文本分为不同的独立视图;其次,在每个视图中利用LSTM分类器挑选置信度最高的未标注样本;最后,将挑选出来的未标注样本加入训练模型迭代训练。实验结果表明我们的方法能够有效利用非标注样本信息,并明显优于其他现有的半监督性别分类方法。