年齡分類方法和年齡回歸方法是年齡識別任務(wù)的主要方法.這兩種方法各自具有其自身的優(yōu)越性.例如:年齡分類方法能夠靈活利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的區(qū)分式模型,而年齡回歸方法的主要優(yōu)勢是能夠捕捉不同年齡之間的聯(lián)系.為了能同時利用分類方法和回歸方法的優(yōu)勢,本文提出了一種混合分類/回歸模型（混合模型）用于用戶年齡識別.具體而言,我們首先基于長短時記憶（long short-term memory,LSTM）模型分別構(gòu)建年齡分類模型和回歸模型用于年齡識別;在此基礎(chǔ)上,將年齡分類結(jié)果與年齡回歸結(jié)果進(jìn)行線性融合作為年齡識別的最終結(jié)果.實驗結(jié)果表明本文提出的混合模型能夠有效提升年齡識別任務(wù)的性能. 

【文章來源】：中國科學(xué):信息科學(xué). 2017,47(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：14 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)工作
    2.1 基于分類模型的用戶年齡識別方法研究
    2.2 基于回歸模型的用戶年齡識別方法研究
3 背景工作
    3.1 語料收集與概述
    3.2 文本與社交特征
4 年齡識別方法
    4.1 基于LSTM的年齡分類方法
    4.2 基于LSTM的年齡回歸方法
    4.3 混合分類/回歸模型的年齡識別方法
5 實驗設(shè)計與分析
    5.1 實驗設(shè)置
    5.2 實驗結(jié)果
        5.2.1 基于平衡數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果
        5.2.2 基于不平衡數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果
    5.3 LSTM模型參數(shù)分析
6 本文結(jié)論和下一步工作介紹



本文編號：3570773