MỤC LỤC

MỞ ĐẦU .1

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP Văn bản VÀ HỌC BÁN

GIÁM SÁT. . .3

1.1. Phân lớp văn bản . .3

1.2. Thuật toán phân lớp Văn bản điển hình . .5

1.2.1. Thuật toán Naive Bayes .5

1.3. Tổng quan về học bán giám sát .7

1.3.1. Học giám sát và học không giám sát 9

1.3.2. Phạm vi sử dụng học bán giám sát .11

1.4. Một số phương pháp học bán giám sát 12

1.4.1. Thuật toán cực đại kỳ vọng toán . .12

1.4.2. Học SVM truyền dẫn .13

1.4.3. Phân hoạch đồ thị quang phổ .15

CHƯƠNG 2 THUẬT TOÁN SELF-TRAINING VÀ CO-TRAINING.16

2.1. Thuật toán self-training 16

2.2. Thuật toán co-training 17

2.3. So sánh hai thuật toán 21

2.4. Các kỹ thuật làm trơn . .2 3

2.4.1. Đảm bảo phân phối lớp .24

2.4.2. Kết hợp bộ phân lớp . 26

2.4.3. Thuật toán self-training và co-training với các kỹ thuật làm trơn .27

Chương 3 THỰC NGHIỆM TRONG BÀI TOÁN PHÂN LỚP VĂN

BẢN . 29

3.1. Giới thiệu bài toán thực nghiệm 29

3.2. Các lớp Văn bản .3 1

3.3. [URL="/moi-truong/"]Môi trường thực nghiệm 31

v

3.4. Bộ dữ liệu thực nghiệm .35

3.5. Quá trình tiến hành thực nghiệm .35

3.5.1. Xây dựng các đặc trưng .35

3.5.2. Thiết lập tham số cho mô hình . 36

3.6. Kết quả của các bộ phân lớp . .37

3.7. Một số nhận xét kết quả đạt được 40

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN . .41

Tài liệu tham khảo .4