Reducing Labeling Costs in Sentiment Analysis through Semi-Supervised Learning

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内容提要

本研究通过流形假设的标签传播方法,解决了机器学习中标记数据集的高成本问题。结果显示,该方法在情感分析中能显著减少所需标签数量,利用图形方法生成伪标签,有效整合未标记数据,降低成本。

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