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Erschienen in:

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Leveraging Interactive Knowledge and Unlabeled Data in Gender Classification with Co-training

verfasst von : Jingjing Wang, Yunxia Xue, Shoushan Li, Guodong Zhou

Erschienen in: Database Systems for Advanced Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Conventional approaches to gender classification much rely on a large scale of labeled data, which is normally hard and expensive to obtain. In this paper, we propose a co-training approach to address this problem in gender classification. Specifically, we employ both non-interactive and interactive texts, i.e., the message and comment texts, as two different views in our co-training approach to well incorporate unlabeled data. Experimental results on a large data set from micro-blog demonstrate the appropriateness of leveraging interactive knowledge in gender classification and the effectiveness of the proposed co-training approach in gender classification.

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Titel: Leveraging Interactive Knowledge and Unlabeled Data in Gender Classification with Co-training
verfasst von: Jingjing Wang
Yunxia Xue
Shoushan Li
Guodong Zhou
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Database Systems for Advanced Applications
Print ISBN: 978-3-319-22323-0

Electronic ISBN: 978-3-319-22324-7

Copyright-Jahr: 2015
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-22324-7_23

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Abstract

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