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李扬; 孔雯婧; 谢邦昌;
中国人民大学应用统计科学研究中心;
北京100872;
中国人民大学统计学院;
中国人民大学统计咨询研究中心;
台北医学大学大数据研究中心;
台北11031;
情感分类; 不平衡数据; 半监督学习; 主题模型;
机译:通过应用文本依赖性图来使用本体是半监督标记主题模型的预知源的方法
机译:使用增强型KNN算法的文本分类中的有监督和半监督学习:文本分类中有监督和半监督分类的比较研究
机译:半监督情感分类的模糊深度信念网络
机译:基于弱监督特征压缩的情感分类主题模型
机译:监督和半监控卷积神经网络的鉴定,用于识别中立文本的情感分析
机译:基于区域嵌入的半监督卷积神经网络文本分类
机译:文本流上的主题模型:批量和在线无监督学习的研究
机译:网络原型和合作社的设计规范进行基于人口的研究和安全监督
机译:基于部分监督序列数据的基于半监督递归神经网络的客户配置文件学习
机译:基于生成对抗网络的半监督高光谱数据定量分析方法
机译:基于半监督经常性神经网络的客户资料学习使用部分标记的序列数据
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