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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
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
国防科技大学计算机学院
陈耀东
王挺
论文数:
0
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0
h-index:
0
机构:
国防科技大学计算机学院
王挺
陈火旺
论文数:
0
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0
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0
机构:
国防科技大学计算机学院
陈火旺
机构
:
[1]
国防科技大学计算机学院
来源
:
中文信息学报
|
2008年
/ 02期
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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页数:6
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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
论文数:
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机构:
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
张健沛
;
徐华
论文数:
0
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0
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0
机构:
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
徐华
.
计算机应用,
2004,
(01)
:1
-3
[2]
Transductive inference for textclassification using support vector machines .2 T.Joachims. Proc.of ICML-99 . 1999
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.
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