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题名一种用于词性标注的相关投票融合策略
被引量：6
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作者
郭永辉
吴保民
王炳锡
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机构
解放军信息工程大学
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第2期9-13,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60372038)
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文摘
各种词性标注方法总是利用从某一侧面描述的语言学知识,当训练语料达到一定规模、训练模型完善到一定程度后,标注精度很难再有进一步的提高。本文在对TBED、DT、HMM和ME四种基于语料库的词性标注方法研究的基础上,提出了一种新的词性标注融合策略——相关投票法。从理论上分析了该方法的优越性,并与其他融合策略进行了对比实验。实验结果表明,应用融合策略可以更加全面地描述词性标注知识,从而更好地完成词性标注任务;在几种融合策略中,相关投票法是最优秀的,它使标注的平均错误率降低27.85%。
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关键词
人工智能
自然语言处理
词性标注
融合策略
相关投票
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Keywords
artificial intelligence
natural language processing
part of speech tagging
fusion strategy
correlationvoting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名相关信息加权的自适应多标签分类算法
被引量：3
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作者
周浩
李翔
刘功申
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机构
上海交通大学信息安全工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第1期239-243,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61272441
61171173)
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文摘
在文本分类中,传统单标签分类问题的解决方法无法简单地应用于多标签文本分类,现有的方法通常会通过单标签问题转化思想或者多标签自身算法改进实现对多标签的文本分类。提出一种相关信息加权的自适应多标签分类算法,该算法具有相关信息加权、自适应阈值调整、权重投票相结合的特点。实验结果表明,该算法的某些性能指标优于现有一些常用的多标签分类方法。
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关键词
多标签分类
特征选择
自适应回归
相关信息加权投票
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Keywords
Multi-label classification Feature selection Adaptive regression Related information weighted voting
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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