基于遗传算法的自然语言参数阈值优化方法

• 作者: 张武 彭其伟 王素格
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 搭配 参数阈值优化 遗传算法 测试分析 自然语言
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 信号检测算法与仿真
• 页码范围: 75-81
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2006.01.016

摘要

提出了一种基于遗传算法的动词-动词搭配参数阈值自动优化方法.该方法的主要优点表现在三个方面:①该方法是一种数据驱动的机器学习方法,在一定程度上避免了经验性方法确定参数阈值所固有的人为误差;②与经验性方法每次分别确定一个参数阈值不同,该方法是一种多参数整体阈值优化方法;③不像经验性方法那样给不同数据提供的是同一组参数阈值,该方法能动态获得适合于不同规模或不同领域数据的参数阈值.对比实验表明,使用本方法所获得的4个阈值对于提高动词-动词搭配F值的效果明显.本方法不仅适用于动词-动词搭配参数阈值的选取,也适用于其它多参数阈值选取问题,如规则边界优化,分类与聚类参数阈值优化等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王素格	上海大学计算机工程与科学学院	88	812	14.0	25.0
3	彭其伟	山西大学数学科学学院	2	3	1.0	1.0
6	张武	上海大学计算机工程与科学学院	94	574	11.0	20.0