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结构化学习的噪声可学习性分析及其应用
结构化学习的噪声可学习性分析及其应用
作者:
于墨
胡鹏龙
赵铁军
郑德权
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
结构化学习
噪声PAC可学习性
词性标注
自然语言处理
协同训练
跨语言映射
半监督学习
摘要:
噪声可学习性理论指出,有监督学习方法的性能会受到训练样本标记噪声的严重影响.然而,已有相关理论研究仅针对二类分类问题.致力于探究结构化学习问题受噪声影响的规律性.首先,注意到在结构化学习问题中,标注数据的噪声会在训练过程中被放大,使得训练过程中标记样本的噪声率高于标记样本的错误率.传统的噪声可学习性理论并未考虑结构化学习中的这一现象,从而低估了问题的复杂性.从结构化学习问题的噪声放大现象出发,提出了新的结构化学习问题的噪声可学习性理论.在此基础上,提出了有效训练数据规模的概念,这一指标可用于在实践中描述噪声学习问题的数据质量,并进一步分析了实际应用中的结构化学习模型在高噪声环境下向低阶模型回退的情况.实验结果证明了该理论的正确性及其在跨语言映射和协同训练方法中的应用价值和指导意义.
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内容分析
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文献信息
篇名
结构化学习的噪声可学习性分析及其应用
来源期刊
软件学报
学科
工学
关键词
结构化学习
噪声PAC可学习性
词性标注
自然语言处理
协同训练
跨语言映射
半监督学习
年,卷(期)
2013,(10)
所属期刊栏目
模式识别与人工智能
研究方向
页码范围
2340-2353
页数
14页
分类号
TP181
字数
16184字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1001.2013.04393
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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结构化学习
噪声PAC可学习性
词性标注
自然语言处理
协同训练
跨语言映射
半监督学习
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
软件学报
主办单位:
中国科学院软件研究所
中国计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-9825
CN:
11-2560/TP
开本:
16开
出版地:
北京8718信箱
邮发代号:
82-367
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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