候选标记信息感知的偏标记学习算法

• 作者: 李邵梅 谢天 陈鸿昶 高超 黄瑞阳
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 偏标记学习 弱监督学习 消歧 杰卡德距离 线性重构
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2516-2524
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 5871字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT181059

摘要

在偏标记学习中,示例的真实标记隐藏在由一组候选标记组成的标记集中.现有的偏标记学习算法在衡量示例之间的相似度时,只基于示例的特征进行计算,缺乏对候选标记集信息的利用.该文提出一种候选标记感知的偏标记学习算法(CLAPLL),在构建图的阶段有效地结合候选标记集信息来衡量示例之间的相似度.首先,基于杰卡德距离和线性重构,计算出各个示例的标记集之间的相似度,然后结合示例相似度和标记集的相似度构建相似度图,并通过现有的基于图的偏标记学习算法进行学习和预测.3个合成数据集和6个真实数据集上实验结果表明,该文方法相比于基线算法消歧准确率提升了0.3％～16.5％,分类准确率提升了0.2％～2.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李邵梅		45	204	7.0	12.0
2	陈鸿昶		61	354	10.0	16.0
3	黄瑞阳		50	146	7.0	8.0
4	高超		22	27	3.0	3.0
5	谢天		1	0	0.0	0.0