基于多粒度建模的半监督文本分类方法和系统

摘要

本发明提供一种基于多粒度建模的半监督文本分类方法和系统，涉及数据处理技术和机器学习技术领域。本发明使用多粒度的文本建模方式形成三通道的文本向量模型层，分别从字符级、词语级、句子级三个级别对同一文本进行文本建模，再将三个级别的建模分别作为三个通道，并将三个通道的输出输入给三个基分类器组，在不损失样本或者特征的情况下获得样本之间的分歧，取代了传统的重采样与随机子空间方法；同时，九个基分类器集成为三个基分类器组的设计，集成了不同基分类器的优点，使用不同的基分类器获取相同样本的不同特征，获得基分类器之间的分歧，从而有效提高了半监督文本分类方法的分类结果准确度。