半监督学习和主动学习相结合的浅层语义分析
语义分析是基于内容的文本挖掘领域的重要技术和研究难点。有监督机器学习方法受限于标注语料的规模，在小规模标注样本中难以获取较高性能。本文面向浅层语义分析任务，采用一种新颖的半监督学习方法——直推式支持向量机，并结合其训练特点提出了基于主动学习的样本优化策略。实验表明，本文提出的浅层语义分析方法通过整合主动学习与半监督学习，在小规模标注样本环境中取得了良好的学习效果。
浅层语义分析 支持向量机 样本优化 主动学习
陈耀东 王挺 陈火旺
国防科技大学计算机学院,长沙 410073
国内会议
苏州
中文
794-800
2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）