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基于类别词语权重的MBL改进方法
基于类别词语权重的MBL改进方法
作者:
孙红梅
白硕
鲁松
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
自然语言处理
基于记忆的学习方法
可信距离
词语权重
摘要:
记忆学习方法(Memory-Based Learning(MBL))将存储的训练数据作为获取的知识来使用,并通过相似性比较来完成分类任务,克服了词语一级自然语言处理中知识表示不足给机器学习知识获取带来的障碍.但自然语言的灵活性使MBL方法基于属性逻辑(attribute logic)的表示方法面临着较为严重的数据稀疏问题(data sparse problem),这已经成为MBL方法应用于自然语言处理的主要瓶颈.本文正是针对这一问题,提出一种通过可信距离的判别机制将信息提取领域里文档表示方法的tf.idf词语权重计算引入到MBL中的改进方法.实验证明,我们提出的方法在保持原有训练集规模的情况下使正确率得到了较大的改进.
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文献信息
篇名
基于类别词语权重的MBL改进方法
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
自然语言处理
基于记忆的学习方法
可信距离
词语权重
年,卷(期)
2001,(1)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
27-32
页数
6页
分类号
TP391
字数
5700字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6059.2001.01.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
白硕
中国科学院计算技术研究所
50
2124
21.0
46.0
2
孙红梅
中国科学院计算技术研究所
7
167
5.0
7.0
3
鲁松
中国科学院计算技术研究所
8
383
6.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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参考文献(1)
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1986(1)
参考文献(1)
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1988(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1991(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1997(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1999(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2001(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
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引证文献(2)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
自然语言处理
基于记忆的学习方法
可信距离
词语权重
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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