[发明专利]面向不平衡数据集的基于bagging算法的文本分类方法及装置在审
| 申请号： | 201810264745.7 | 申请日： | 2018-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN110321427A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 张郭强;余虎;陈一鸣;林伟亮 | 申请（专利权）人： | 广东亿迅科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 冯筠 |
| 地址： | 510000 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向不平衡数据集的基于bagging算法的文本分类方法及装置，其中所述方法包括：获取文本数据集；将所述文本数据集进行降采用得到文本训练集；将所述文本数据集通过Word2Vec算法转换成文本词向量；根据所述文本训练集以及文本词向量通过支持向量机算法训练出文本分类器从而得到文本分类结果；通过基于bagging的集成学习算法将所有文本分类器进行集成得到最终的文本分类结果。本发明提出的文本分类方法通过将降采样有效的解决了样本的均衡性问题，通过训练多个分类器以集成算法bagging为基础有效的解决了样本中的噪声数据问题。 | ||
| 搜索关键词： | 文本分类 文本数据 文本分类器 文本训练集 数据集 文本词 向量 算法 样本 支持向量机算法 集成学习算法 集成算法 算法转换 噪声数据 分类器 降采样 均衡性 | ||
【主权项】：
1.一种面向不平衡数据集的基于bagging算法的文本分类方法，其特征在于，面向不平衡数据集的基于bagging算法的文本分类方法包括：S10、获取文本数据集；S20、将所述文本数据集进行降采用得到文本训练集；S30、将所述文本数据集通过Word2Vec算法转换成文本词向量；S40、根据所述文本训练集以及文本词向量通过支持向量机算法训练出文本分类器从而得到文本分类结果；S50、通过基于bagging的集成学习算法将所有文本分类器进行集成得到最终的文本分类结果。
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