基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的多示例文本分類研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、多示例學(xué)習(xí)是有別于傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架。經(jīng)過近幾年的研究,多示例學(xué)習(xí)的應(yīng)用越來越廣,尤其是在基于Web的文本分類上。然而,在多示例學(xué)習(xí)里面,正包里面示例標(biāo)簽在訓(xùn)練時(shí)是不明確的,只知道正包包含有至少一個(gè)正示例。這種不明確性會(huì)大大影響學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)效果。本文通過引入主動(dòng)學(xué)習(xí),利用向Oracle詢問正包里面的某些示例或者某些包的標(biāo)簽的方法,來減少正包里面示例的不明確性,擴(kuò)大訓(xùn)練集的數(shù)目,以此來提高多示例學(xué)習(xí)在文本分類的分

2、類性能。
   主動(dòng)學(xué)習(xí)研究的是如何用盡量少的帶標(biāo)簽訓(xùn)練樣本來提高學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)效果。在主動(dòng)學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段,學(xué)習(xí)器可以通過向Oracle詢問包含更多信息的一個(gè)或多個(gè)無標(biāo)簽的樣本的標(biāo)簽,從而提高學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)效果。
   本文對(duì)如何把主動(dòng)學(xué)習(xí)應(yīng)用在多示例學(xué)習(xí)上,來提高多示例學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行研究。根據(jù)多示例學(xué)習(xí)的特點(diǎn),多示例主動(dòng)學(xué)習(xí)包含有三種詢問模式:基于示例的詢問,基于包的詢問和基于包與示例的混合詢問。本文研究的側(cè)重點(diǎn)是基于

3、包的詢問的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法,提出了一種利用Fisher信息矩陣的方法作為選擇策略,通過實(shí)驗(yàn),與一般的不確定性抽樣策略進(jìn)行對(duì)比,取得較好的效果。根據(jù)實(shí)驗(yàn),本文還分析了正包里面正示例和負(fù)示例的比例對(duì)多示例主動(dòng)學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效果的影響。本文最后提出了一種改進(jìn)的詢問策略:在向Oracle詢問包的標(biāo)簽時(shí),如果Oracle回答是正包,要求Oracle能同時(shí)返回一個(gè)在這個(gè)正包里面正示例。這種詢問策略在現(xiàn)實(shí)的文本分類任務(wù)里是可行的,并且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,這種策略比

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