半监督学习和主动学习相结合的浅层语义分析

被引:11
作者
陈耀东
王挺
陈火旺
机构
[1] 国防科技大学计算机学院
关键词
计算机应用; 中文信息处理; 浅层语义分析; 半监督学习; 直推式支持向量机; 主动学习;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
语义分析是基于内容的文本挖掘领域的重要技术和研究难点。有监督机器学习方法受限于标注语料的规模,在小规模标注样本中难以获取较高性能。本文面向浅层语义分析任务,采用一种新颖的半监督学习方法——直推式支持向量机,并结合其训练特点提出了基于主动学习的样本优化策略。实验表明,本文提出的浅层语义分析方法通过整合主动学习与半监督学习,在小规模标注样本环境中取得了良好的学习效果。
引用
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共 2 条
[1]   支持向量机(SVM)主动学习方法研究与应用 [J].
张健沛 ;
徐华 .
计算机应用, 2004, (01) :1-3
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