已閱讀1頁,還剩53頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、實體鏈接是將文本中包含的命名實體指稱鏈接到知識庫對應(yīng)實體條目的任務(wù)。經(jīng)過近十年的發(fā)展,監(jiān)督學習方法和無監(jiān)督學習方法都在實體鏈接任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。然而,關(guān)于如何快速訓(xùn)練實體鏈接模型和構(gòu)建高質(zhì)量實體鏈接語料庫的工作相對較少。主動學習能夠根據(jù)學習進程,選擇最佳樣本交由人工標注,在減少訓(xùn)練樣本數(shù)量的同時,保持或提高模型性能。因此本文主要研究基于主動學習的實體鏈接方法。
本文分析了實體鏈接任務(wù)的特點,基于主動學習,對實體鏈接任務(wù)中
2、模型訓(xùn)練和語料構(gòu)建的方法做了相關(guān)研究,主要工作包括:
(1)針對基于監(jiān)督學習的實體鏈接模型,本文通過主動學習減少人工標注樣本的數(shù)量,并提出基于流行度的初始樣本選擇方法以及基于綜合不確定度和流行度的迭代訓(xùn)練樣本選擇方法。在初始訓(xùn)練樣本選擇階段,保證了初始訓(xùn)練樣本的代表性。在后續(xù)迭代訓(xùn)練階段,兼顧了被選擇樣本的不確定度和代表性。
(2)針對基于無監(jiān)督學習的實體鏈接銀標準語料構(gòu)建任務(wù),為提高標注質(zhì)量,本文提出了基于主動學習
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于深度學習的實體鏈接方法.pdf
- 基于貪心森林的微博實體鏈接方法研究.pdf
- 中文微博實體鏈接方法研究.pdf
- 中文實體鏈接研究.pdf
- 基于鏈接開放數(shù)據(jù)的實體連接.pdf
- 一種基于BTM主題模型的命名實體鏈接方法研究.pdf
- 基于語義表示與圖正則的實體鏈接研究.pdf
- 基于圖模型和語義表示的實體鏈接研究.pdf
- 基于鏈接開放數(shù)據(jù)的醫(yī)學實體標注.pdf
- 基于主動學習的情感分類方法研究.pdf
- 基于多源知識的命名實體鏈接研究.pdf
- 基于網(wǎng)絡(luò)百科的中文實體鏈接研究.pdf
- 雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于實體鏈接的信息推薦研究.pdf
- 基于主動學習的中文分詞方法研究.pdf
- 基于主動學習的SAR圖像分類方法研究.pdf
- 基于鏈接路徑搜索的網(wǎng)頁命名實體提取研究.pdf
- 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的實體鏈接研究.pdf
- 基于弱監(jiān)督學習的實體關(guān)系抽取方法研究.pdf
- 領(lǐng)域文本資源實體鏈接算法研究.pdf
- 3144.基于機器學習的地理信息鏈接方法研究
評論
0/150
提交評論