基于Co-Training的微博垃圾评论识别方法

2022-12-24 10:36:30 文档大全网 [ 字体：小中大 ] [ 阅读： ]

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基于Co-Training的微博垃圾评论识别方法

李志欣;兰丹媚;张灿龙;唐素勤

【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)007

【摘要】微博上大量的垃圾评论对个人、社会,甚至是对国家都会造成不良影响.为对微博中的垃圾评论进行识别,提出基于协同训练的微博垃圾评论识别方法.定义一种基于规则的识别方法过滤出显式垃圾评论,剩余的评论归为相关评论,构建AdaBoost分类器和支持向量机分类器,通过Co-Training算法进行协同训练,判断其是否为垃圾评论,以提高分类精度,节省样本标注工作.实验结果表明,与基于相似度计算的垃圾评论识别方法、基于评论多特征的垃圾评论识别方法相比,该方法具有较好的识别效果.

【总页数】7页(P212-218)

【作者】李志欣;兰丹媚;张灿龙;唐素勤

【作者单位】广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林 541004;广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心,广西桂林 541004;广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林 541004;广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心,广西桂林 541004;广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林 541004;广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心,广西桂林 541004;广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林 541004;广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心,广西桂林 541004 【正文语种】中文

【中图分类】TP391 【相关文献】

1.一种基于支持向量机的垃圾微博识别方法 [J], 陈欣;郑啸;焦媛媛;陈慧娟 2.基于主题模型和情感分析的垃圾评论识别方法研究 [J], 金相宏;李琳;钟珞 3.基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法 [J], 黄铃;李学明

4.基于评论异常度的新浪微博谣言识别方法 [J], 张仰森;彭媛媛;段宇翔;郑佳;尤建清

5.基于协同训练算法的微博垃圾评论识别 [J], 曹春萍;杨青林

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