【摘 要】
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在针对广告博文进行识别过程中,首先构建文本特征向量和人工定义的特征向量,使用堆叠降噪自编码机对这两种特征向量进行处理,获得处理后的两种特征向量,然后将得到的这两种特
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明,650500昆明理工大学 教育技术与网络中心,昆明,650500;昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明650500;云南省计算机技术应用重点实验室,昆明6
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在针对广告博文进行识别过程中,首先构建文本特征向量和人工定义的特征向量,使用堆叠降噪自编码机对这两种特征向量进行处理,获得处理后的两种特征向量,然后将得到的这两种特征向量进行组合得到第三种特征向量.最后将这三种特征向量用于最大熵分类模型的训练,依据实验结果找出分类效果最好的模型,使用该模型对博文进行处理过滤掉其中的广告博文,实验证明得到的最大熵分类模型的P、R、F可达到65.58％、87.9％、75.12％,能有效识别绝大多数的广告博文.
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