| 基于迁移学习的实时多类别文本分类方法研究 |
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| 引用本文： | 蒲国林,卫洪春,谢茂森. 基于迁移学习的实时多类别文本分类方法研究[J]. 达县师范高等专科学校学报, 2015, 0(2) |
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| 作者姓名： | 蒲国林 卫洪春 谢茂森 |
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| 作者单位： | 1. 四川文理学院 计算机学院,四川 达州,635000
2. 四川文理学院 数学与财经学院,四川 达州,635000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金2010年度资助项目“基于情感语义的全局均衡智能推荐理论与应用研究”(61152003)；国家档案局2014年度科技计划项目“基于大数据的档案数据去重模型与方法研究” |
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| 摘 要： | 在实时文本分类任务中经常会有新类别出现，传统的文本分类方法通常难以利用实时的小规模样本学习新类别的模型。提出了一种基于迁移学习的新类别模型训练方法。首先将迁移学习技术和LS －SVM 算法结合，设计正则化项以控制源模型的迁移量及新模型与源模型的相似度，达到增量迁移。其次具体讨论了正则化项的学习方法。实验结果显示该方法相对同类算法有更好的分类性能，可以更高效地完成各种实时文本分类任务。
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| 关 键 词： | 多类别 迁移学习 增量学习 文本分类 |
A Transfer Learning Based Online Multi-class Text Classification Algorithm |
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| PU Guolin,WEI Hongchun,XIE Maosen. A Transfer Learning Based Online Multi-class Text Classification Algorithm[J]. Journal of Daxian Teachers College, 2015, 0(2) |
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| Authors: | PU Guolin WEI Hongchun XIE Maosen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-class transfer learning Incremental learning text classification |
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