本文關(guān)鍵詞：基于測度優(yōu)化Laplacian SVM的中文指代消解方法

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【摘要】：相比于傳統(tǒng)的基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的指代消解方法,Laplacian SVM(Support Vector Machine)能有效的挖掘已標(biāo)注樣本和未標(biāo)注樣本的相似性和關(guān)聯(lián)性,更好的推導(dǎo)模型的分類邊界.而傳統(tǒng)Laplacian SVM采用歐式距離度量樣本之間的距離,使得異類樣本之間的相似性可能過大,不利于樣本的準(zhǔn)確分類.對此,提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)最優(yōu)測度Laplacian SVM算法以解決中文指代消解語料不足的問題.該方法通過優(yōu)化樣本對之間的相似性約束條件和引入Fisher判別項(xiàng),增大同類樣本間的相似性,并突出強(qiáng)判別能力的特征.此外,提出核嵌入的測度優(yōu)化方法將以上線性測度優(yōu)化推廣到非線性空間,有利于Laplacian SVM利用核函數(shù)實(shí)現(xiàn)非線性分類.在ACE2005中文語料庫上的測評結(jié)果表明,所提出測度優(yōu)化的Laplacian SVM(包括線性和核嵌入兩種形式)的方法只需少量標(biāo)注樣本就可以獲得與經(jīng)典的有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型相當(dāng)甚至更好的消解性能,同時(shí)也優(yōu)于其他傳統(tǒng)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法.
【作者單位】： 武漢大學(xué)軟件國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 測度優(yōu)化 Laplacian SVM 中文指代消解 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 自然語言處理
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61272274);國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(No.61402340) 湖北省自然科學(xué)基金(No.2014CFB194)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言指代消解是將篇章中指向同一實(shí)體(Entity)的實(shí)體表達(dá)(Mention)關(guān)聯(lián)起來的過程,也是其余各類自然語言處理技術(shù)的關(guān)鍵子技術(shù)之一,例如:機(jī)器翻譯[1]、自動(dòng)問答[2]、自動(dòng)文摘[3]、信息抽取[4]等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指代消解方法主要基于Soon等[5]提出的實(shí)體表達(dá)對模型(Mention-Pa

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：853726