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| 基于Adaboost算法与规则匹配的垃圾评论识别 | |
| 摘 要： | 从评论的文本特征及元数据特征两个角度提取特征,避免特征向量过于稀疏.提出了基于随机森林的Adaboost算法,以减弱商品评论数据集不平衡性的影响.部分垃圾评论特征比较显著,采用规则匹配进一步提高垃圾评论识别的召回率.通过在COAE2015任务4提供的数据集上进行实验,取得较好的识别效果,验证了所提方法的有效性. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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