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Reddit 学术社区中与压力相关的帖子的检测与分析
通过自然语言处理和机器学习分类器，本研究以 Reddit 学术社群为对象，检测和分析与压力相关的帖子，发现 Bag of Words 与 Logistic Regression 分类器结合在压力检测上效果最佳，准确率达到 77.78%，F1
PDF7 months ago
使用文本分类的伪相关反馈：最简单的可行之事
本文提出了一种基于文档相关性分类器的技术，使用来自经过排序的初始列表的伪标签，然后将分类器应用于重新排列检索到的文档，以解决伪相关反馈的问题。该技术可以显著提高多个新闻集合的结果，包括使用词袋模型 BM25 以及精调查询扩展模型。
PDF5 years ago
EMNLP使用主题模型和情感强度分类习语和字面表达
本文提出了一个用于自动分类习语和字面表达的算法，通过利用 LDA 无监督聚类方法和情感分析技术，采用词袋表示法来提取包含习语和字面表达的段落中的主题，从而实现对习语和字面表达的区分。
PDF6 years ago
从 BoW 到 CNN：纹理分类中的两个十年的纹理表示
本文综述了过去 20 年来纹理表示方法的研究进展，其中涵盖基于 Bag of Words、卷积神经网络和属性字符的方法，分别在计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用和重要意义。
PDF6 years ago
NIPS基于字符级卷积神经网络的文本分类
本文通过构建大规模数据集，比较了基于字级别的卷积神经网络与传统模型如词袋、n-gram 及基于词的卷积神经网络和循环神经网络在文本分类方面的表现。结果表明，基于字级别的卷积神经网络能够达到当前领域最佳或竞争性的结果。
PDF9 years ago