基于特征融合和集成学习的建议语句分类模型

张璞; 刘畅; 王永

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基于特征融合和集成学习的建议语句分类模型

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建议挖掘作为一项新兴研究任务近年来逐渐受到了研究者的关注。与英文相比,中文的建议表达形式更为丰富,呈现出许多不同特点,因此有必要在中文环境下开展建议挖掘研究。针对建议挖掘中的建议语句检测这一核心任务,提出一种综合应用Stacking和Bagging方法的集成学习模型来进行建议语句分类。使用Stacking组合分类器来构建概率特征空间,分别使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和段落向量模型(paragraph vector,PV)构建评论文本的CNN特征空间和段落向量特征空间,对上述特征进行融合,并训练Bagging分类器来对建议语句分类。在中文数据集上的试验结果验证了本研究模型的有效性。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2018年第5期|47-54|共8页
作者
张璞; 刘畅; 王永;
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作者单位

重庆邮电大学计算机科学与技术学院;

重庆400065;

重庆邮电大学电子商务与现代物流重点试验室;

重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
建议挖掘; 建议语句分类; 卷积神经网络; 集成学习; 特征融合;

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