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基于多隐层极限学习机的文本分类方法
被引量：
4
1
作者
冀俊忠
庞皓明
+1 位作者
杨翠翠
刘金铎
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期534-545,共12页
针对正则化极限学习机处理高维文本数据时文本特征表示能力不足的问题,提出了一种基于多隐层极限学习机的文本分类方法.首先,使用极限学习机自编码器的压缩表示对高维文本数据进行降维处理.然后,通过多隐层极限学习机的多隐层结构提取...
针对正则化极限学习机处理高维文本数据时文本特征表示能力不足的问题,提出了一种基于多隐层极限学习机的文本分类方法.首先,使用极限学习机自编码器的压缩表示对高维文本数据进行降维处理.然后,通过多隐层极限学习机的多隐层结构提取出高层文本特征并通过最小二乘的方法对文本数据进行分类.与多个算法的实验对比表明,该算法在20newsgroup、Reuters和复旦大学中文语料库这3个数据集上都具有良好的分类性能.
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关键词
文本分类
高维文本
多隐层极限学习机
极限学习机自编码器
特征映射
神经网络
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题名
基于多隐层极限学习机的文本分类方法
被引量：
4
1
作者
冀俊忠
庞皓明
杨翠翠
刘金铎
机构
北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期534-545,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672065)
文摘
针对正则化极限学习机处理高维文本数据时文本特征表示能力不足的问题,提出了一种基于多隐层极限学习机的文本分类方法.首先,使用极限学习机自编码器的压缩表示对高维文本数据进行降维处理.然后,通过多隐层极限学习机的多隐层结构提取出高层文本特征并通过最小二乘的方法对文本数据进行分类.与多个算法的实验对比表明,该算法在20newsgroup、Reuters和复旦大学中文语料库这3个数据集上都具有良好的分类性能.
关键词
文本分类
高维文本
多隐层极限学习机
极限学习机自编码器
特征映射
神经网络
Keywords
text
classification
high
dimensional
text
multi-layer
extreme
learning
machine
(
ML-
elm
)
extreme
learning
machine
-
based
auto
-
encoder
(
elm
-
ae
)
feature
mapping
neural
network
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多隐层极限学习机的文本分类方法
冀俊忠
庞皓明
杨翠翠
刘金铎
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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