基于AdaBoost模型的藏文文本分类研究与实现
藏文文本分类技术研究综述
藏文文本分类技术研究综述苏慧婧，群诺（西藏大学信息科学技术学院，西藏拉萨850012）摘要:该文介绍了藏文文本分类技术的研究与进展。
首先对现阶段常用的文本表示以及文本特征选择方法进行了分析和比较，接着回顾了藏文在机器学习方面的分类算法特点，深入讨论了不同算法应用在藏文文本分类技术上的研究情况，最后指出了当前藏文文本分类所面临的问题和挑战，并对未来的研究提出了建议。
关键词：藏文文本分类；文本表示；特征选择；机器学习中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)04-0190-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Summary of Research on Tibetan Text Classification TechnologySU Hui-jing,QUN Nuo(School of Information Science and Technology,Tibet University,Lhasa850000,China)Abstract:This article introduces the research and development of Tibetan text classification technology.First,it analyzes and com⁃pares the commonly used text representation and text feature selection methods at this stage,then reviews the characteristics of Ti⁃betan classification algorithms in machine learning,and discusses the application of different algorithms in Tibetan text classifica⁃tion technology.Finally,it points out the current problems and challenges of Tibetan text classification,and puts forward sugges⁃tions for future research.Key words:Tibetan text classification;text representation;feature selection;machine learning自然语言是人们日常使用的语言，是人类学习生活的重要工具。
基于Boosting算法的文本自动分类器设计
第２ ７卷 第Βιβλιοθήκη ２期 ２０ ０ ７年 ２月
文 章 编 号 ：０ １ ９ ８ （ ０７ ０ ０ ８ ０ １０ — ０ １ ２ ０ ）２— ３ ４— ３
计 算 机应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｍｐ ｔｒ Ａ ｐｉ ｔ ｓ ｃ ｏ
分类器有很好的分类精度。 关键 词 ： 文本 分类 ； 器学 习 ；ｏｓｎ 法 机 Ｂ ｔ ｇ算 ｉ 中图分类 号 ： Ｐ １ 文 献标 识码 ： Ｔ３ １ Ａ
Ｄｅ ｉｎ ｆａ ｔ ｅ ｔｃ ｔ ｇ ｒｚ ｔｏ ｌ ｓｉ ｅ ａ ｅ ｎ Ｂｏ ｓｉ ｌｏ ｉｈ ｓｇ ｏ ｕ ｏ ｔ ｘ ａ ｅ ｏ ｉａ ｉｎ ｃａ ｓｆ ｒ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｔｎｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｉ
ＤＯＮＧ Ｌ － ｏ ｇ ， ＧＥ ｕ － ｕ ＨＯ ｎ － ｕ ｎ ‘ ｅｈ ｎ ＮＧ Ｇ ｏ ｈ ａ ，Ｚ Ｕ Ｍｉ ｇ ｑ ａ
（ ． ｏｅｅｏ ｎｏｍ ｔ ｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｎ ｒ ｗ ｓ Ｕ ｉ ｒｔ ’ｎＳ ａ ｎｉ １０ ９ Ｃ ｉ ； １ Ｃ ｌｇ ｆｒａｉ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎｌ ， ｏ ｈ ｅｔ ｎｖ ｓｙ ｌ ｆＩ ｏ ｅ ｇ ｔ ｅ ｉ， 口 ｈａ ｘ ７ ０ ６ ， ｈｎ ａ ２ ｏ ｅｅｆＩ ｏ ａｉｎＳｉ ｅ ｎ ｅｈ ｌ ｙ Ｂ ｉｎ ｏｍ ｌ ｎｖｒ ｙ Ｂ ｒｎ ０ ８ ５ Ｃ ｉ ） ．Ｃ ｌｇ ｎ ｒ ｔ ｃ ｎ ｄ Ｔｃｎｏ ， ｅ ｇＮ ｒ ａ ｉ ｓ ， ｅｉｇ１０７ ， ｈｎ ｌ ｏ ｆｍ ｏ ｅ ａ ｃ ｏ ｇ Ｕ ｅ ｉ ｔ ａ
近邻分类 、 回归模型 、 策树 、 决 推导 规则 、 贝叶斯 分类 、 经 网 神 络、 支持 向量机 以及相 关反馈 。组合 分类 器方法 是近年 来流 行 的一种 分类 方法 ， 将多个 分类器 的判定 结果合并 为一 它是 个分类器 的方法 。即 ： 对于需要专家介入 的任务 ， 个 独立 的 ｓ 专家 的 判 断 经 过 适 当 归 并 ，比单 个 人 作 出 的判 断 要 好。
一种基于AdaBoost的组合分类算法研究开题报告
一种基于AdaBoost的组合分类算法研究开题报告一、研究背景及意义随着机器学习领域的不断发展，分类算法已广泛应用于图像识别、自然语言处理、生物医学等领域。
基于单一分类器的分类算法已经得到了较为成熟的研究和应用，但是单一分类器在复杂的数据集中还存在着分类错误率高等问题。
组合分类算法就是在使用多个分类器的基础上，对其结果进行组合或者集成，从而提高分类的准确率和性能。
AdaBoost算法是组合分类算法中的一种经典算法，它通过集成多个弱分类器来构建一个强分类器，能够有效地提高分类的准确率和性能。
通过研究和实践，发现AdaBoost算法在特别情况下，如处理噪声、异常数据等，仍然存在着性能不佳的问题。
因此，本文旨在探索基于AdaBoost的组合分类算法，研究如何通过改进算法来提高分类的准确率和性能，为实际应用提供可靠的算法支持，具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容和思路本文主要研究基于AdaBoost的组合分类算法，探索如何通过改进算法来提高分类的准确率和性能。
具体研究内容包括：1. 参考现有算法，比较不同的组合分类算法的优劣势和适用范围，选定合适的算法作为主要研究对象。
2. 分析现有算法的不足之处，在此基础上提出改进算法的思路和方法。
主要集中在优化弱分类器的选择、降低过拟合风险、改进集成策略等方面展开研究。
3. 设计实验，对改进算法进行验证和评估。
选用不同的数据集和评价指标，对比实验结果，验证改进算法的有效性和准确性。
4. 对实验结果进行分析和总结，总结算法的性能优缺点，在此基础上进一步探讨算法的应用前景和发展方向。
三、研究方法和技术路线研究方法主要包括文献调研、数据分析、算法设计、实验评估等。
具体技术路线如下：1. 文献调研和分析：搜集相关文献和研究成果，比较不同的组合分类算法，分析其优劣势和适用范围。
2. 基础理论学习：学习机器学习和数据挖掘的基础知识和理论，深入了解AdaBoost算法及其相关知识。
基于BP_Adaboost的文本分类
Text Classification Research Based on BP_Adaboost Dong Yuanyuan,Chen Jili,Tang Xiaoxia Guilin Univercity of Technology,Guangxi,541004,China Abstract:Contraposing the lower text classification accuracy by BP neural network,use the Adaboost algorithm to adjust the weights of the BP classifier to obtain a stable,the efficient a strong classifier.The experimental results: BP_Adaboost text classification accuracy increased by 9.09 percent than the BP neural network. Keywords:BP neural network;Adaboost;text categorization
(money-fx.grain.crude.trade.interest)进行实验。 对数据集进行预处理，去除出现频率小于 5 的词项，获
得 8678 个词项特征。使用 MIFS 特征选取算法，提取 2000 个词项特征，对数据集建立向量空间模型(VSM)。设置 BP 弱分类器数 K=10，随机选取的数据组数 N=6。
42
2012.3
技术应用
步骤 2：训练第 数据的误差和
实际结果。 步骤 3：计算第 。
个弱分类，得出 N 组 其中， 为预测结果， 为
adaboost分类算法
adaboost分类算法Adaboost（Adaptive Boosting）是一种机器学习中常用的集成学习算法。
它通过迭代训练多个弱分类器来构建一个强分类器，每个弱分类器都专注于被前一个分类器分错的样本，从而提高整体分类的准确率。
本文将详细介绍Adaboost 算法的原理、步骤以及应用场景。
一、Adaboost算法原理Adaboost通过迭代训练多个弱分类器，并根据每个分类器的分类错误率来调整样本的权重，从而构建出一个强分类器。
其基本思想是将若干个分类器进行组合，每个分类器按照一定的权重进行加权求和，最终得到分类结果。
具体来说，Adaboost算法通过以下几个步骤完成分类过程：1. 初始化样本权重：对于给定的训练数据集，给每个样本分配一个初始的权重，初始时可以将每个样本的权重设置为相等。
2. 训练弱分类器：选择一个弱分类器作为基分类器，并根据当前样本的权重进行训练。
训练过程中，会根据分类结果的准确性更新样本权重。
3. 更新样本权重：根据上一步训练得到的弱分类器，计算误差率，并根据误差率调整每个样本的权重。
分类正确的样本权重会减小，分类错误的样本权重会增大。
这样，下一轮迭代时，分类器会更加关注被错误分类的样本。
4. 更新分类器权重：根据误差率计算当前分类器的权重，权重与误差率成负相关，误差率越低，分类器权重越高。
5. 归一化分类器权重：对分类器权重进行归一化处理，使得所有分类器的权重之和为1。
6. 终止条件：根据事先设定的迭代次数或错误率阈值，判断是否满足终止条件。
如果不满足，返回第2步，继续训练新的弱分类器；如果满足，则将所有弱分类器组合成一个强分类器。
二、Adaboost算法步骤详解1. 初始化样本权重在Adaboost算法中，每个样本都有一个对应的权重，初始时可以将每个样本的权重设置为相等。
这样做的目的是保证每个样本在开始的时候都有相同的重要性，不会因为某些样本的权重过大而引起偏差。
2. 训练弱分类器在Adaboost算法中，弱分类器可以选择多种，如决策树、神经网络等。
基于语言模型的藏文文本分类研究
基于语言模型的藏文文本分类研究文本分类技术在语音识别系统中起着重要的作用，本文根据藏语的特点，采用统计语言模型实现藏语的文本分类，在基于HTK工具的藏语连续语音识别系统中采用trigram统计语言模型，然后应用各种平滑算法进行约束，得出困惑度最小的平滑算法。
标签：语言模型藏语平滑算法一、引言藏语语音、语言研究整体上较落后，藏语的连续语音识别研究刚刚起步，与国内外先进水平有著较大差距，藏语语言模型的研究几乎是个空白。
藏语语言模型研究有其特殊之处，比如目前没有成熟的分词技术，加之藏语型态变化丰富，应该选择音节还是词作为建模单元，其在连续语音识别中的实际效果等问题需要进一步的研究基于统计的语言模型（Statistical Language Modeling，SLM）是从统计学的角度，来计算某一种语言的各语言单位（如词、字、音素等）的分布概率。
如果要建立一个语言模型，第一步就是建立语料库，并且这个语料库要足够的规模；第二步就是统计语料库中的数据，这些数据就是训练语料[2]。
语言模型中N的选取是有一定规律的，N越大语言模型的区分度就越高，识别结果就越精确，但是就整个系统来讲，N越大系统需要计算的参数数量就越大，对硬件的要求就越高。
下表就列出了N元模型和参数数量的对照表。
表1 参数数量随阶数的增长而产生的变化情况1、添加平滑技术添加平滑技术（Additive Smoothing），是平滑技术中最基础、最简单的算法。
假设每一个N-gram出现的次数比它实际出现的次数多？次，如下式所示预料中出现的次数。
假设取？=1，就是加1平滑。
3.2 Good-Turing平滑算法Good-Turing平滑算法，我们定义nr为出现次数为r的时间，那么基于Good-Turing的折扣方案是R是训练数据的词条数。
3.5 Witten-Bell平滑算法Witten-Bell平滑算法，是线性折扣平滑算法的中的一种，它是指事件出现的次数只和特定的上文后面的事件有关，例如：对于两阶语言模型A B，t是以“A*”形式出现的两阶语言模型的数目。
AdaBoost算法原理与使用场景
AdaBoost算法原理与使用场景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法是一种常见的集成学习算法，它通过结合多个弱学习器来构建一个强学习器，被广泛应用于各种机器学习领域。
本文将介绍AdaBoost算法的原理和使用场景。
一、原理1.1 弱学习器的构建在AdaBoost算法中，我们需要使用多个弱学习器，这些弱学习器可以是任何能够做出有意义的预测的模型，比如决策树、朴素贝叶斯等。
我们一般选择使用决策树作为弱学习器，因为决策树容易生成并且训练快。
为了让每个弱学习器能够有不同的预测能力，我们需要对训练集进行加权。
初始时，所有样本的权重都是相同的。
在每一轮迭代中，我们根据上一轮的分类结果来调整每个样本的权重。
被错误分类的样本权重会增加，而被正确分类的样本权重则会减小。
1.2 加权平均法在构建多个决策树后，我们需要将所有的弱学习器进行加权平均。
对于每个训练样本，我们根据各个弱学习器的权重对样本进行分类，然后对所有弱学习器的分类结果进行加权平均，得到最终的预测结果。
1.3 重要性加权法由于AdaBoost算法使用加权平均法来构建分类器，所以在每个弱学习器中，我们需要为每个样本赋予一个重要性权重。
重要性权重是根据样本在前一轮中被错误分类的次数来确定的。
被错误分类的样本会得到一个较大的权重，而被正确分类的样本会得到一个较小的权重。
二、使用场景AdaBoost算法在各种机器学习场景中都有着广泛的应用。
比如在图像分割中，我们可以使用AdaBoost算法来识别和分割不同的图像区域。
在文本分类中，我们可以使用AdaBoost算法来对不同文本的内容进行分类。
此外，AdaBoost算法还可以被用于各种预测领域，如股票趋势分析、信用评估等。
三、总结AdaBoost算法是一种高效的集成学习算法，它的原理简单、易于理解，并且在各种机器学习场景中都有着广泛的应用。
通过使用AdaBoost算法，我们可以结合多个弱学习器来构建一个强学习器，从而提高分类的准确性和稳定性。
基于gaussiannb模型的藏文文本分类研究与实现
会强利用 KNN 分类模型对 ５ 类藏文文本进行分类实验 [２],其准确率在 ８０％ 左右 ．因此本文是一种探索性研
究,分类过程中首先以一码元为文本特征,采用特征频度统计方法,形成特征值向量,然后对特征向量进行降
维处理,最后通过分类实验结果,验证了该模型对藏文文本具有良好的分类效果 ．
１ Gaus
s
{
,
c
１c
２,．．．,
cd}中的某一类 ck,计算方法如公式(
２)所示 ．
ck)
d|
ck)
p(
p(
P(
ck|d)＝
d)
p(
(
２)
在分类中通常把公式(
２)等价于 p(
dck)＝∏in＝１fi(
xi),求 取 属 于 所 有 类 中 p(
dck )的 概 率 并 把 该 d 文 本
预测为概率最大的类别 ．
维处理 ．
３．
１ 频度排序算法
该算法主要设置频度阀值,保留特征值 f 满足f１＜f 条件的特征,假设初始特征向量 S１,维度s１,经过
频度排序算法降维处理后生成特征向量 S２,维度s２,其中 S２∈S１,
s２＜s１．
３)所示 ．
f１ 计算方法如公式(
(
np．
l
og１０(
l
en(
t
hDi
r
１)))∗ (
青海师范大学学报(自然科学版)
２０１９ 年
２０１９
第 ４ 期 Journa
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Na
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藏文文本分类器的设计与实现
藏文文本分类器的设计与实现前言藏文作为中国的少数民族语言之一，是中国国内四大藏族语言之一，也是全球使用者较广泛的藏语言之一。
随着互联网时代的到来，社交媒体、论坛、新闻网站等藏文网络内容日益增多，自然语言处理领域中的文本分类技术对藏文处理也愈发显得重要。
本文将介绍一个基于支持向量机（SVM）算法的藏文文本分类器的设计与实现。
首先，本文将给出概述性介绍，介绍对于本文来说至关重要的技术和概念。
然后，本文将介绍基于SVM算法的藏文文本分类器的设计与实现。
最后，本文将给出实验结果和讨论。
技术和概念支持向量机支持向量机（Support Vector Machine, SVM）最初是通过统计学习理论来推导而来的，由于其在实践中取得了很好的效果，因此逐渐成为了一个有着固定算法的机器学习方法。
SVM的核心是寻找一个能够将不同类别分开的决策边界（decision boundary, hyper-plane），并且边界上的样本点被称为支持向量。
由于本文涉及的文本分类器的设计与实现基于SVM算法，故SVM算法在该文本分类器中起到至关重要的作用。
其核心思想是通过寻找最优决策边界（即通过支持向量绘制出来的超平面）来实现对不同类型文本的分类。
文本分类文本分类是自然语言处理领域中的一项研究，旨在判断一段文本属于哪个类别。
通常情况下，文本分类将文本分为两个或多个类别。
文本分类是一个有益的技术，因为与其他形式的分类不同，文本具有文本的语言专用特征。
文本分类器中，也必然会提到选用什么样的特征来描述文本。
常见的文本特征，有如下三种：1.词袋模型：把文档看成一组词的无序集合，并且不考虑词与词之间的先后顺序，仅仅考虑每个词在文档中出现的频率。
2.TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：是一种针对关键词的统计方法，用于评估文章中的关键词。
一个单词的重要性随着它在文章中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在整个语料库中出现的次数成反比下降。
基于算法的分类器设计中的AdaBoost算法应用案例分析
基于算法的分类器设计中的AdaBoost算法应用案例分析随着大数据时代的到来，算法在各个领域的应用越来越广泛。
其中，分类器设计是机器学习领域的重要研究方向之一。
在分类器设计中，AdaBoost算法以其高准确率和可靠性而备受关注。
本文将以案例分析的方式，介绍AdaBoost算法在分类器设计中的应用。
一、算法简介AdaBoost算法是一种集成学习的方法，通过将若干个弱分类器的结果进行线性组合，得到一个强分类器。
算法的核心思想是，将分类错误的样本进行加权，对分类正确的样本进行降权，从而提高整体分类器性能。
其基本步骤如下：1. 初始化训练集样本权重，使其相等。
2. 迭代选择最佳弱分类器，将其加入到强分类器集合中。
3. 根据分类错误率更新样本权重。
4. 重复步骤2和3，直至达到预定迭代次数或分类器性能满足要求。
5. 输出最终的强分类器。
二、案例分析：垃圾邮件分类器设计我们以垃圾邮件分类器设计为案例，来说明AdaBoost算法的应用。
1. 数据准备我们收集了大量的垃圾邮件和非垃圾邮件样本，分别构成了两个分类（垃圾、非垃圾）的训练数据集。
样本以邮件的文本内容和邮件的其他特征作为特征向量。
2. 特征提取对于邮件文本内容，我们采用了词袋模型进行特征提取。
将邮件文本转化为词频统计向量，作为分类器的输入特征。
此外，还加入了一些其他特征，如发件人、主题等。
3. 弱分类器选择在AdaBoost算法中，我们选择了决策树作为弱分类器。
决策树能够通过特征的划分，对样本进行分类。
4. 弱分类器训练和权重更新我们首先对整个训练样本集进行初次训练，并根据分类错误率计算弱分类器的权重。
随后，调整样本的权重，使分类错误的样本权重增加，分类正确的样本权重减小。
5. 强分类器构建通过迭代选择最佳的弱分类器，将其加入到强分类器集合中，逐步提高分类器的性能。
6. 分类器评估使用测试数据集对最终构建的分类器进行评估。
计算精确度、召回率、F1值等评价指标。
adaboost多分类实例
adaboost多分类实例Adaboost多分类实例引言：在机器学习领域中，分类任务是一项重要的任务。
而Adaboost算法是一种常用的分类算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。
本文将围绕Adaboost多分类实例展开讨论，介绍Adaboost 算法的原理和实现过程，并通过一个具体的示例来说明其应用。
一、Adaboost算法原理：Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过迭代训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。
其核心思想是通过调整样本的权重来关注于那些难以分类的样本，从而提高分类器的性能。
具体而言，Adaboost算法包含以下步骤：1. 初始化样本权重：将每个样本的权重初始化为相等值。
2. 迭代训练弱分类器：在每一轮迭代中，选择一个最优的弱分类器，并根据分类结果调整样本的权重。
3. 更新样本权重：将分类错误的样本的权重增加，而将分类正确的样本的权重减小。
4. 组合弱分类器：给每个弱分类器一个权重，最终将它们组合成一个强分类器。
二、Adaboost多分类实例的实现：为了更好地理解Adaboost算法的实现过程，我们以一个多分类任务为例进行说明。
假设我们有一个数据集，包含100个样本，每个样本有10个特征。
这些样本分为3个类别，分别用0、1、2表示。
我们的目标是构建一个能够准确分类这些样本的分类器。
我们将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集包含80个样本，测试集包含20个样本。
接下来，我们初始化样本权重，将每个样本的权重初始化为1/80。
然后，开始迭代训练弱分类器。
在每一轮迭代中，我们选择一个最优的弱分类器。
这里我们选择决策树作为弱分类器。
在第一轮迭代中，我们使用训练集训练一个决策树模型，并根据分类结果调整样本权重。
在第二轮迭代中，我们再次使用训练集训练一个决策树模型，并根据分类结果调整样本权重。
重复以上步骤，直到达到预设的迭代次数。
将每个弱分类器赋予一个权重，根据权重将它们组合成一个强分类器。
adaboost分类算法
adaboost分类算法（原创实用版）目录1.Adaboost 分类算法概述2.Adaboost 算法的工作原理3.Adaboost 算法的优缺点4.Adaboost 算法的应用实例正文【1.Adaboost 分类算法概述】Adaboost 是一种集成学习算法，主要用于二分类问题。
它通过组合多个弱学习器来提高分类准确性。
这个名字来自于“Adaptive Boosting”的缩写，意为自适应提升。
【2.Adaboost 算法的工作原理】Adaboost 的工作原理可以概括为两个主要步骤：弱学习器的生成和强学习器的构建。
首先，弱学习器是由训练数据集生成的。
每个弱学习器都是在一个随机有放回的样本集上训练的，这个样本集包含了训练数据集中的正负样本。
然后，强学习器是通过对多个弱学习器进行加权投票来构建的。
每个弱学习器的权重取决于它的准确性。
如果一个弱学习器正确分类的样本多，它的权重就高；如果一个弱学习器正确分类的样本少，它的权重就低。
【3.Adaboost 算法的优缺点】Adaboost 算法的主要优点是它能够提高分类准确性。
即使每个弱学习器只有中等的准确性，通过组合多个弱学习器，强学习器也可以达到很高的准确性。
然而，Adaboost 算法也存在一些缺点。
首先，它需要大量的训练数据，因为每个弱学习器都需要在训练数据集上训练。
其次，Adaboost 算法对噪声敏感，如果训练数据集中存在噪声，弱学习器可能会错误地分类这些样本，导致强学习器的准确性下降。
【4.Adaboost 算法的应用实例】Adaboost 算法广泛应用于图像识别、文本分类和垃圾邮件过滤等领域。
例如，在图像识别中，Adaboost 可以用于识别数字、字符和车辆等。
在文本分类中，Adaboost 可以用于将新闻文章分类为体育、科技和娱乐等。
基于SVM藏文文本分类的研究与实现
的 数 量 在 历 史 的长 河 中 不 断 增 加 ， 因 人 们 在 查
ＳＶＭ 是 一 种 二 分 类 模 型
，
但 可 以在 多 分
类中进 行多次二分类 ，它 的基本模 型定义在样 本特征数据空 间上 的间隔最大 的线性分类器 ， 有 效 的 解 决 样 本 特 征 数 据 在 低 维 空 间 中 非 线 性
２．１ ＳＶＭ分类器构建算 法
２．１．１确 定 目标 函数
构 建最 优分 类面 来分 割属 于两 类 的训练 集 （ｘ ，Ｙ ），ｉ＝１，２…，ｎ，ｘ ∈Ｒ ，Ｙ ∈｛＋ｌ，一１）的问题 ， 可 转 化 为 解 下 述 二 次 规 划 问题 ： 在 约 束 条 件 Ｙｉ（ｗ－ｘｉ＋６） １， １，２…， 下， 为 了使 分 类 器 具有更好 的泛化能力和 良好 的分类 效果 ，求 ｗ 和 ｂ的优化 条件是使两类样本到超 平面 的距离 之，和
２
一
Ｉ１＋１最大值，其等价于求目标函数≯（ ）＝ Ｉ
的 最 小 值 。 ２．１．２引入 松 弛 变 量 ，构 建 惩 罚 参 数
＜＜上 接 １４３页
４ 实验结 果与分析
在 实验 过程 中 也发现 一些 有待 解 决 的问
基于Adaboost框架下自动编码器提升方法的文本分类
ｚ曩
是规 范化 因子 ，使 得 １为 一个 概率 分布 ：
ｚ ＝∑ｗ，，ｅｒ．ｐ（－ａ．ｒｌ＾．（工１））
第 ４步 ：组 合各 弱 类 器得 到最 终分 类器 表达 式 ：
ｊｆ
日（Ｉ）＝。 ∑ ． （Ｉ）】
上述 式 子组 成 了Ａｄａｂｏｏｓｔ算 法 的基 本 步骤 。Ａｄａｂｏｏｓｔ算 法 的 自 适 应 性在 于 ：前 一个 基本 分 类器 分 错的样 本 会得 到 加强 ，加 权后 的 全 体样 本 再次 被用 来训 练 下一 个基 本分 类器 。
Ⅳ
＝ Ｐ（ （Ｉ ）≠ ）＝∑ ＾ｔ（ｘ ）≠ ）
即Ｃ朋在训练集上的误差率就是被ｃ删分类错误的样本的权值之和。 Ｃ．计 算弱 分类 器 ｃ 的权 值 系数 公式 ：
： ｈＩ ｜ｌ －
ｄ．更 新训 练数 据集 的权 值 公式 ：
Ｄ枷 ＝ ÷ Ｉ＇ ｝ …Ⅵ｜－哪，…，ｗ ）
测 精度 ，因此应 用十 分广 泛 ，产 生 了极大 的影 响 。Ｂｏｏｓｔｉｎｇ方法 有许 多 不 同 的变 形 ，更 具一般 性的ＡｄａＢｏｏｓｔ形式 由ＲＯＢＥＲＴ Ｅ．ＳＣＨＡＰＩＲＥ和
ＹＯＲＡＭ ＳＩＮＧＥＲ在 １９９９年提 出 ，其核 心思想 是针对 同一 个训练 集训 练 不 同的分类 器 ，然 后把这 些弱分 类器集合 起来 ，构成 一个更 强的最
Ｄｌ＝（ｗｌｌ１ ｗ１２，… ，…，ｗ ），
＝ １ ， ｆ＝ｌ五 …，Ⅳ
第３步 ：使用 弱 学 习算法 ，迭 代ｍ＝ｌ，２，３…Ｍ次 。 ａ．使 用具有 权值分布 的全训练集 ，进行基 本元分类器 训 练得到 ， 或按照权重ｗ１对 训练集进行采样后对元分类器 训练得到分类器 。
基于ALBERT的藏文预训练模型及其应用
基于ALBERT的藏文预训练模型及其应用中文摘要在自然语言处理领域，预训练和微调的模型训练方法是一种可以在未标记数据集上训练预训练模型，然后在标记数据集上对预训练模型进行微调的方法。
该方法极大的减少了对于标记数据集的需求，同时为下游任务节省了大量的时间和计算资源。
借助预训练模型，人类在多项自然语言处理任务中均取得了重大突破。
藏文预训练模型的研究不仅可以有效地应对藏文标记数据集缺少的问题，还可以促进藏文自然语言处理研究的进一步发展。
目前，针对藏语言的预训练模型研究尚处于探索阶段，但其对藏文自然语言处理研究有着重要的理论意义和广泛的应用价值。
为此，本文开展了藏文预训练模型的相关研究，主要包括以下内容：1、针对目前藏文没有公开数据集的问题，本文在西北民族大学多拉教授提供的语料库基础上通过爬虫工具搜集了西藏人民网、青海藏语网络广播电台官网、青海省人民政府网等网站的藏文语料文本作为预训练模型的训练数据集，同时搜集了中国藏族网通网的数据制作了藏文文本分类数据集以及藏文摘要提取数据集。
2、针对藏文标记数据集不足的问题，本文训练了藏文ALBERT预训练模型以减少下游任务对标记数据集的需求，该预训练模型在掩词预测任务中精度达到74%，在句子顺序预测任务中精度达到89%。
3、通过对比ALBERT藏文文本分类模型和GBDT、Bi-LSTM、TextCNN在文本分类任务中的性能差异，验证了藏文ALBERT预训练模型在文本分类任务中的有效性。
同时，为了解决样本不平衡问题，在ALBERT藏文文本分类模型中引入焦点损失函数，使小样本类别预测结果得到一定程度上的提高。
4、通过藏文抽取式摘要提取对比试验，进一步验证了藏文ALBERT预训练模型在下游任务中的有效性。
关键词：藏文，预训练，ALBERT，文本分类，摘要提取Tibetan pre-trained model based on ALBERT and itsapplicationAbstractIn the field of natural language processing, we can pre-train a model on unlabeled datasets and fine-tune the model on labeled datasets to save time and computing resources when we are training a neural network. With the help of the pre-trained model, human beings have made great breakthroughs in many natural language processing tasks. The study of Tibetan pre-trained model can not only effectively deal with the lack of Tibetan labeled datasets, but also promote the development of Tibetan natural language processing research. At present, the research of Tibetan language pre-trained model is still in the exploratory stage, but its research has important theoretical significance and wide application value for the research of Tibetan natural language processing. To this end, this thesis carried out relevant research on Tibetan pre-trained model. The main research contents of this thesis include:1. There is no public dataset in Tibetan at present, this thesis scraps Tibetan corpus texts from Tibet People's Website, Qinghai Tibetan Network Radio Station Official Website, Qinghai Provincial People's Government Website, and then makes a training dataset for the pre-trained model based on the corpus provided by Professor Dora of Northwest Minzu University. At the same time, it collects data from the Chinese Tibetan Netcom to make a Tibetan text classification dataset and a Tibetan abstract extraction dataset.2. Aiming at the problem of insufficient Tibetan labeled dataset in Tibetan downstream tasks, this thesis trains the Tibetan ALBERT pre-trained model to reduce the need for labeled datasets.Finally, the accuracy of the pretraining model reached 74% in the masked language model task and 89% in the sentence-order prediction task.3. By comparing the performance differences between the ALBERT Tibetan text classification model and GBDT, Bi-LSTM, and TextCNN in text classification tasks, we verified the effectiveness of the Tibetan ALBERT pre-trained model in text classification tasks. At the same time, in order to solve the problem of sample imbalance, we use focus loss function to train the ALBERT Tibetan text classification model, theresults show that the prediction results of small sample category are improved.4. The effectiveness of the Tibetan ALBERT pre-trained model in the downstream task was further verified through the Tibetan extraction abstract extraction comparison test.Keywords: Tibetan, pre-training, ALBERT, text classification, abstract extraction目录中文摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 课题研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 NLP预训练模型研究现状 (3)1.2.2 NLP预训练模型应用现状 (5)1.3 本文主要研究工作及结构安排 (6)1.3.1 本文主要研究工作 (6)1.3.2 本文组织结构 (7)第二章相关理论和技术概述 (8)2.1 藏文的文本信息处理特点 (8)2.2 Sentencepiece工具及其算法介绍 (9)2.3 Transformer (11)2.3.1 自注意力机制 (11)2.3.2 Transformer模型结构 (12)2.4 相关优化器介绍 (15)2.4.1 Adam及AdamW (15)2.4.2 LAMB (16)2.5 相关文本分类算法 (18)2.5.1 文本特征提取TF-IDF算法 (18)2.5.2 梯度提升决策树 (18)2.5.3 Bi-LSTM (19)2.5.4 TextCNN (21)2.6 相关评价指标 (22)2.6.1 文本分类评价指标 (22)2.6.2 自动摘要评价指标 (23)2.7 本章小结 (24)第三章藏文ALBERT预训练模型 (25)3.1 ALBERT模型介绍 (25)3.1.1 BERT (25)3.1.2 ALBERT (26)3.2 实验数据 (29)3.2.1 实验数据收集和处理 (29)3.2.2 Sentencepiece模型训练 (29)3.2.3 ALBERT训练数据生成 (30)3.3 小批次优化器对比实验 (33)3.4 藏文ALBERT预训练 (34)3.5 本章小结 (38)第四章基于ALBERT预训练模型的藏文文本分类 (39)4.1 实验数据 (39)4.2 模型构建 (40)4.3 结果分析 (41)4.3.1 模型性能对比 (41)4.3.2 样本不平衡问题 (47)4.4 本章小结 (49)第五章基于ALBERT预训练模型的藏文抽取式摘要提取 (50)5.1 实验数据 (50)5.2 模型构建 (51)5.3 结果分析 (52)5.4 本章小结 (53)第六章总结与展望 (55)6.1 总结 (55)6.2 展望 (56)参考文献 (58)在学期间的研究成果 (61)致谢 (62)第一章绪论1.1 课题研究背景和意义自然语言处理（Nature Language Processing，NLP）是人工智能、计算科学、认知科学、信息处理和语言学相互作用的学科领域，其目的是使计算机能够智能地处理人类语言。
吴裕雄python机器学习——集成学习AdaBoost算法分类模型
吴裕雄python机器学习——集成学习AdaBoost算法分类模型import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets,ensemblefrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data_classification():'''加载⽤于分类问题的数据集'''# 使⽤ scikit-learn ⾃带的 digits 数据集digits=datasets.load_digits()# 分层采样拆分成训练集和测试集，测试集⼤⼩为原始数据集⼤⼩的 1/4return train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.25,random_state=0,stratify=digits.target)#集成学习AdaBoost算法分类模型def test_AdaBoostClassifier(*data):'''测试 AdaBoostClassifier 的⽤法，绘制 AdaBoostClassifier 的预测性能随基础分类器数量的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=dataclf=ensemble.AdaBoostClassifier(learning_rate=0.1)clf.fit(X_train,y_train)## 绘图fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(1,1,1)estimators_num=len(clf.estimators_)X=range(1,estimators_num+1)ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_train,y_train)),label="Traing score")ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_test,y_test)),label="Testing score")ax.set_xlabel("estimator num")ax.set_ylabel("score")ax.legend(loc="best")ax.set_title("AdaBoostClassifier")plt.show()# 获取分类数据X_train,X_test,y_train,y_test=load_data_classification()# 调⽤ test_AdaBoostClassifiertest_AdaBoostClassifier(X_train,X_test,y_train,y_test)def test_AdaBoostClassifier_base_classifier(*data):'''测试 AdaBoostClassifier 的预测性能随基础分类器数量和基础分类器的类型的影响'''from sklearn.naive_bayes import GaussianNBX_train,X_test,y_train,y_test=datafig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(2,1,1)########### 默认的个体分类器 #############clf=ensemble.AdaBoostClassifier(learning_rate=0.1)clf.fit(X_train,y_train)## 绘图estimators_num=len(clf.estimators_)X=range(1,estimators_num+1)ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_train,y_train)),label="Traing score")ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_test,y_test)),label="Testing score")ax.set_xlabel("estimator num")ax.set_ylabel("score")ax.legend(loc="lower right")ax.set_ylim(0,1)ax.set_title("AdaBoostClassifier with Decision Tree")####### Gaussian Naive Bayes 个体分类器 ########ax=fig.add_subplot(2,1,2)clf=ensemble.AdaBoostClassifier(learning_rate=0.1,base_estimator=GaussianNB())clf.fit(X_train,y_train)## 绘图estimators_num=len(clf.estimators_)X=range(1,estimators_num+1)ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_train,y_train)),label="Traing score")ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_test,y_test)),label="Testing score")ax.set_xlabel("estimator num")ax.set_ylabel("score")ax.legend(loc="lower right")ax.set_ylim(0,1)ax.set_title("AdaBoostClassifier with Gaussian Naive Bayes")plt.show()# 调⽤ test_AdaBoostClassifier_base_classifiertest_AdaBoostClassifier_base_classifier(X_train,X_test,y_train,y_test)def test_AdaBoostClassifier_learning_rate(*data):'''测试 AdaBoostClassifier 的预测性能随学习率的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=datalearning_rates=np.linspace(0.01,1)fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(1,1,1)traing_scores=[]testing_scores=[]for learning_rate in learning_rates:clf=ensemble.AdaBoostClassifier(learning_rate=learning_rate,n_estimators=500)clf.fit(X_train,y_train)traing_scores.append(clf.score(X_train,y_train))testing_scores.append(clf.score(X_test,y_test))ax.plot(learning_rates,traing_scores,label="Traing score")ax.plot(learning_rates,testing_scores,label="Testing score")ax.set_xlabel("learning rate")ax.set_ylabel("score")ax.legend(loc="best")ax.set_title("AdaBoostClassifier")plt.show()# 调⽤ test_AdaBoostClassifier_learning_ratetest_AdaBoostClassifier_learning_rate(X_train,X_test,y_train,y_test)def test_AdaBoostClassifier_algorithm(*data):'''测试 AdaBoostClassifier 的预测性能随学习率和 algorithm 参数的影响'''X_train,X_test,y_train,y_test=dataalgorithms=['SAMME.R','SAMME']fig=plt.figure()learning_rates=[0.05,0.1,0.5,0.9]for i,learning_rate in enumerate(learning_rates):ax=fig.add_subplot(2,2,i+1)for i ,algorithm in enumerate(algorithms):clf=ensemble.AdaBoostClassifier(learning_rate=learning_rate,algorithm=algorithm)clf.fit(X_train,y_train)## 绘图estimators_num=len(clf.estimators_)X=range(1,estimators_num+1)ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_train,y_train)),label="%s:Traing score"%algorithms[i]) ax.plot(list(X),list(clf.staged_score(X_test,y_test)),label="%s:Testing score"%algorithms[i]) ax.set_xlabel("estimator num")ax.set_ylabel("score")ax.legend(loc="lower right")ax.set_title("learing rate:%f"%learning_rate)fig.suptitle("AdaBoostClassifier")plt.show()# 调⽤ test_AdaBoostClassifier_algorithmtest_AdaBoostClassifier_algorithm(X_train,X_test,y_train,y_test)。
用AdaBooster算法实现中文文本分类问题
用AdaBooster算法实现中文文本分类问题火善栋【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2016(000)030【摘要】文本分类是文本挖掘的一个重要内容，在很多方面都有着广泛的应用。
为了实现中文文本分类问题，先采用分词技术和特征词统计相关方法得到每类训练文档的特征向量中心（质心），通过比较测试文档到质心的距离来实现中文文档分类，然后采用AdaBooster算法通过不断调整每类训练文档的质心构建一个强分类器。
实验表明：采用AdaBooster算法进行中文文本分类时，算法简单、分类速度快、正确率高、占用内存小而且可以根据训练文档的不同实时地调整迭代次数。
%Text classification is an important element of text mining, and in many ways have a wide range of applications. In order to achieve the Chinese text classification problem, uses word segmentation and feature words statistical correlations to obtain eigenvector centrality of each type of training documentation (centroid), to achieve the Chinese document classification by comparing the test documentation from the centroid, then uses AdaBooster algorithm constantly to adjust the centroid of each type of training documents to build a strong classi-fier. Experiments show that:AdaBooster Chinese text classification algorithm, the algorithm is simple, fast classification correct rate, small memory and can be adjusted in real time depending on the number of iterations of training documents.【总页数】4页(P3-6)【作者】火善栋【作者单位】重庆三峡学院，重庆 404000【正文语种】中文【相关文献】1.最小二乘支持向量机分类问题的算法实现 [J], 周建萍;郑应平;王志萍2.中文文本的LZSS算法实现及研究 [J], 王平;茅忠明3.改进词向量和kNN的中文文本分类算法 [J], 丁正生;马春洁4.基于深度学习的中文文本分类算法 [J], 薛兴荣;靳其兵5.中文文本中的个人信息自动化检测框架研究 [J], 贾昊阳;盛毅敏;阮雯强;韩伟力因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Boosting算法的文本自动分类器设计
基于Boosting算法的文本自动分类器设计
董乐红;耿国华;周明全
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2007(027)002
【摘要】Boosting算法是目前流行的一种机器学习算法.采用一种改进的Boosting算法Adaboost.MHKR作为分类算法,设计了一个文本自动分类器,并给出了评估方法和结果.评价表明,该分类器有很好的分类精度.
【总页数】3页(P384-386)
【作者】董乐红;耿国华;周明全
【作者单位】西北大学,信息科学与技术学院,陕西,西安,710069;西北大学,信息科学与技术学院,陕西,西安,710069;西北大学,信息科学与技术学院,陕西,西安,710069;北京师范大学,信息科学与技术学院,北京,100875
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于Boosting算法的文本自动分类器模型设计 [J], 朱培毅;黄敏
2.基于Boosting算法集成遗传模糊分类器的文本分类 [J], 罗军;况夯
3.一个中文文本自动分类器的设计 [J], 董乐红;耿国华;周明全
4.Boosting算法在文本自动分类中的应用 [J], 肖江; 张亚非
5.基于并行Boosting算法的雷达目标跟踪检测系统设计 [J], 蔡轶;蔡万勇
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基于AdaBoost-Bayes算法的中文文本分类系统
基于AdaBoost-Bayes算法的中文文本分类系统
徐凯;陈平华;刘双印
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2016(33)6
【摘要】针对中文文本分类准确率低,分类算法低效不稳定问题,提出基于自适应提升朴素贝叶斯算法.该算法采用Naive Bayes和AdaBoost,并且通过优化组合结构,融合两种算法的优点.首先,使用SMEL序列组合成词算法对中文语料进行分词,提取文本特征词汇.然后,使用增强的贝叶斯分类器,通过较小的样本训练,提取出文本特征,生成训练分类矩阵.结合自适应提升算法对简单分类器进行加权,保证分类有平稳准确的效果.通过实验证明,该算法与其他算法相比,错误率更低,可以使分类准确率达到98%以上,而且F1值也优于其他分类算法.
【总页数】5页(P63-67)
【关键词】中文分词;文本分类;AdaBoost;Bayes
【作者】徐凯;陈平华;刘双印
【作者单位】广东工业大学计算机学院;广东海洋大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.7
【相关文献】
1.一种基于朴素贝叶斯算法的中文文本分类系统 [J], 崔伟
2.基于改进K最近邻算法的中文文本分类 [J], 黄超;陈军华
3.基于BERT模型的中文短文本分类算法 [J], 段丹丹;唐加山;温勇;袁克海
4.基于LOTClass模型的弱监督中文短文本分类算法 [J], 刘硕;王庚润;任玉媛
5.基于深度学习的中文文本分类算法 [J], 薛兴荣;靳其兵
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基于AdaBoost模型的藏文文本分类研究与实现目前,藏文大量文献资源已数字化和信息化,通过分类技术对文本进行分类,有利于文献工作者对文献的管理,同时阅读者更能快速方便的查询相关文献。
由于藏语语言结构复杂,在自然语言处理领域,人们对其研究时间相对较短,在文本分类处理中,目前还没有一个相对成熟的分类体系,其原因主要是用于分类实验的语料和模型相对较少,即使有些模型也做了实验研究,但是分类效果却不是很理想,阻碍了分类技术的发展,因此本文通过网络收集一定规模的语料并结合当前相对成熟的机器学习AdaBoost分类模型对藏文文本进行了研究与实现,实验结果表明该模型提升了对藏文文本的处理能力以及具有良好的分类性能。
本文在研究国内外文本分类的基础上,结合藏语语言本身的特点,把数量不同的多类别样本和当前较为认可的多类型特征作为模型的数据来源,以机器学习中相对成熟的分类模型为核心,建立完成了基于AdaBoost模型的藏文文本分类系统,通过测试达到了预期效果,本文研究成果如下。
1.由于当前研究与实验的藏文语料相对较少,所以本文70000多篇语料由个人收集所得并分为7个类别,然后通过文本预处理共形成4392个规范样本,最终完成了对样本集的构建工作。
2.把N-Gram和词共4种特征作为提取的对象,利用特征频度排序算法、信息增益算法、信息增益添加算法和前向逐步回归算法依次从成千上万个特征中选取了100个左右具有明显类别区分的特征作为本文实验所用特征,提高了模型的分类效率。
3.对KNN、GaussianNB、Logistic回归和SVM常规分类模型进行研究和实验,为
本文强分类模型的构建作前期探索,探索中验证了上述分类模型具有
稳定的分类性能。
4.通过学习AdaBoost模型对文本分类的原理,提出利用上述(3)所列4种机器学习分类模型替换原AdaBoost分类模型中使用迭代算法获取弱分类模型的方法,同时利用排列组合数学算法,
共生成11种AdaBoost分类模型并通过5-CV实验结果表明,以一码元、二码元和词为特征的11种分类模型的分类精确率和召回率都达到了90%以上,最低的三码元特征模型的分类精确率和召回率也达到了88%,其中以一码元为特征且基于4种机器学习模型共同组合的AdaBoost
模型分类精确率与召回率分别达到了96%和95%,并通过基于AdaBoost模型的多模式分类实验对比,显示出该模型具有良好的分类性能。
5.利用AdaBoost分类模型改动算法原理,设计出相对完整的分类系统,以直观的界面对该模型分类性能进行展示。
随着自然语言处
理技术的不断发展,文本分类技术也越来越成熟,但对藏文文本分类
的相关研究还处于起步阶段,探索研究实验也相对较少,本文在分类
理论研究的基础上,通过对分类模型进行探索,得出实验数据,因此本
文的研究成果对后续的研究具有一定的参考和借鉴价值。