【摘 要】
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条件随机场模型是目前处理Web 对象属性标注问题的最佳统计模型。然而，该模型不能充分利用Web 对象和属性标签之间的特征关系。为了解决这一问题，提出一种增加约束条件随机
【机 构】
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江南大学物联网工程学院 江苏 无锡 214122
【出 处】
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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议
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条件随机场模型是目前处理Web 对象属性标注问题的最佳统计模型。然而，该模型不能充分利用Web 对象和属性标签之间的特征关系。为了解决这一问题，提出一种增加约束条件随机场模型。该模型借鉴最大间隔的思想，在原有条件随机场模型中增加约束条件和增强因子以提高模型标注的正确率。使用最大似然参数估计方法估计模型特征函数的权重参数，并用维比特算法进行预测。并在数据集中引入验证集的概念，以获得最优增强因子。实验结果表明，该模型能很好的利用Web 对象与各个标注属性之间的特征关系，有效地提高了Web 对象属性标注正确率。
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