基于主题模型的多示例多标记学习方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 11次 | 上传用户：felixzhu2005

【摘要】

：

针对现有的大部分多示例多标记(MIML)算法都没有考虑如何更好地表示对象特征这一问题,将概率潜在语义分析(PLSA)模型和神经网络(NN)相结合,提出了基于主题模型的多示例多标记学习方法。算法通过概率潜在语义分析模型学习到所有训练样本的潜在主题分布,该过程是一个特征学习的过程,用于学习到更好的特征表达,用学习到的每个样本的潜在主题分布作为输入来训练神经网络。当给定一个测试样本时,学习测试样本的潜在

【作者】

：

严考碧李志欣张灿龙

【机构】

：

广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西信息科学实验中心

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2015年08期

【关键词】

：

主题模型特征表达多示例多标记学习场景分类文本分类 topic model feature expression multi-instance mul

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61165009,61262005,61363035,61365009）, 国家973计划项目（2012CB326403）, 广西自然科学基金资助项目（2012GXNSFAA053219,2013GXNSFAA019345,2014GXNSFAA118368）

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