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公开(公告)号:CN103176961A
公开(公告)日:2013-06-26
申请号:CN201310069560.8
申请日:2013-03-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于潜在语义分析的迁移学习方法,包括以下步骤:对训练数据做去停用词、词干化处理,分别计算源领域与目标领域词汇权重,得到词汇-文本矩阵M,对矩阵M进行奇异值分解,将M中词汇与文本映射到低维潜在语义空间,去除源领域中同义词噪音影响,调整矩阵M结构,从源领域中找出与目标领域文本关联度较大的词汇作为迁移词,再对矩阵M结构进行调整,分析调整后的矩阵M中目标领域词汇,得到目标领域数据新的特征表示,在训数据集中得到最终分类器,对测试数据集S进行分类。