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基于元学习策略的分类器融合方法及应用
被引量：
3
1
作者
王浩畅
赵铁军
+1 位作者
郑德权
于浩
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期7-13,共7页
提出了基于元学习策略的分类器融合的新模型,使用了两类元学习策略将4种分类算法即Generalized Winnow算法、支持向量机算法、条件随机域算法和最大熵算法进行融合,并根据具体领域的应用任务和分类器特点选择了有效特征信息,在面向生物...
提出了基于元学习策略的分类器融合的新模型,使用了两类元学习策略将4种分类算法即Generalized Winnow算法、支持向量机算法、条件随机域算法和最大熵算法进行融合,并根据具体领域的应用任务和分类器特点选择了有效特征信息,在面向生物医学文本命名实体识别的应用中取得了较高识别精度。实验结果表明基于元学习策略的分类器融合方法明显优于单分类器方法,并且也优于基于判别规则的分类器融合方法。
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关键词
元学习
分类器融合
叠加归纳
级联
归纳
命名实体识别
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职称材料
题名
基于元学习策略的分类器融合方法及应用
被引量：
3
1
作者
王浩畅
赵铁军
郑德权
于浩
机构
哈尔滨工业大学计算机与技术学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期7-13,共7页
基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2004AA11701008
2006AA01Z150)~~
文摘
提出了基于元学习策略的分类器融合的新模型,使用了两类元学习策略将4种分类算法即Generalized Winnow算法、支持向量机算法、条件随机域算法和最大熵算法进行融合,并根据具体领域的应用任务和分类器特点选择了有效特征信息,在面向生物医学文本命名实体识别的应用中取得了较高识别精度。实验结果表明基于元学习策略的分类器融合方法明显优于单分类器方法,并且也优于基于判别规则的分类器融合方法。
关键词
元学习
分类器融合
叠加归纳
级联
归纳
命名实体识别
Keywords
meta-leaming
classifier ensemble
stacked generalization
cascade generalization
named entity recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于元学习策略的分类器融合方法及应用
王浩畅
赵铁军
郑德权
于浩
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
3
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