【摘 要】
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【目的】降低中文物种描述文本语义标注的学习成本。【方法】设计基于Bootstrapping的弱监督学习方法,以少量数据为基础,迭代执行学习和标注过程。在迭代过程中,利用置信度最
【机 构】
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华东师范大学商学院; 上海图书馆上海科学技术情报研究所; 美国亚利桑那大学信息资源与图书馆学学院;
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“基于无监督语义标注的网络中文学术信息抽取研究”(项目编号:11BTQ024)的研究成果之一
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【目的】降低中文物种描述文本语义标注的学习成本。【方法】设计基于Bootstrapping的弱监督学习方法,以少量数据为基础,迭代执行学习和标注过程。在迭代过程中,利用置信度最高的标注数据扩充知识库,提升标注能力。【结果】运用15 041条数据测试算法效率,F-value的平均值达到0.911 2。【局限】对过于稀疏的数据,标注效率相对较低。【结论】本研究设计的方法不仅有效降低系统学习对训练数据规模的要求,而且可提高标注效率。
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