基于主动学习的自适应话题追踪

摘要：

针对话题追踪任务中话题漂移现象带来的问题,本文提出了一种基于主动学习的自适应技术ATAL.该技术采用基于流的主动学习框架,无监督地通过话题向量转移和特征权值调整两种方式自适应的更新话题模型.在更新话题模型的过程中,尝试确定性和不确定性相结合的方式作为样本选择标准.通过在TDT4的中文语料上测试,实验结果显示,采用基于主动学习的自适应技术,话题追踪的性能有所提高.

关键词： 自适应技术 主动学习 特征权值调整 话题向量转移

作者: 王会珍 张希娟 朱靖波 张斌

作者单位: 东北大学信息学院计算机软件所自然语言处理实验室,沈阳,110004 东北大学信息学院计算机应用所,沈阳,110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国中文信息学会二十五周年学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 373-382

在线出版日期: 2006-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）