CAJ | 학술논문

特征选择旨在降低高维度特征空间,进而简化问题和优化学习方法.已有的研究显示特征提取方法能够有效降低监督学习的情感分类中的特征维度空间.同以往研究不一样的是,该文首次探讨半监督情感分类中的特征提取方法,提出一种基于二部图的特征选择方法.该方法首先借助二部图模型来表述文档与单词间的关系;然后,结合小规模标注样本的标签信息和二部图模型,利用标签传播(LP)算法计算每个特征的情感概率;最后,按照特征的情感概率进行排序进而实现特征选择.多个领域的实验结果表明,在半监督情感分类任务中,基于二部图的特征选择方法明显优于随机特征选择,在保证分类效果不下降(甚至提高)的前提下有效降低了特征空间维度.
특정선택지재강저고유도특정공간,진이간화문제화우화학습방법.이유적연구현시특정제취방법능구유효강저감독학습적정감분류중적특정유도공간.동이왕연구불일양적시,해문수차탐토반감독정감분류중적특정제취방법,제출일충기우이부도적특정선택방법.해방법수선차조이부도모형래표술문당여단사간적관계;연후,결합소규모표주양본적표첨신식화이부도모형,이용표첨전파(LP)산법계산매개특정적정감개솔;최후,안조특정적정감개솔진행배서진이실현특정선택.다개영역적실험결과표명,재반감독정감분류임무중,기우이부도적특정선택방법명현우우수궤특정선택,재보증분류효과불하강(심지제고)적전제하유효강저료특정공간유도.