摘要:针对中文微博用户性别分类研究工作较少,微博特征提取不完善,分类准确率有待提升的问题,提出一种两分类器融合的中文微博用户性别分类方法。从微博文本数据中提取一系列手工特征构建分类器,得到分类结果;利用卷积神经网络模型自动提取特征,对用户的性别进行分类并得到分类结果;将两个分类器的结果利用XGBoost模型进行融合,得到最终的用户性别分类结果。实验结果表明,该方法相比一系列对比方法有更好的分类结果。
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期刊名称:计算机工程与设计
期刊级别:北大期刊
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