【摘 要】
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提出了一种新的、基于扩张矩阵理论的归纳学习算法:分组覆盖算法,并将其应用于汉语文语转换系统中的韵律短语分析问题.算法以扩张矩阵为基础,在反例样本集背景下,将正例样本
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,清华大学智能技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金,国家重点基础研究发展计划(973计划)
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提出了一种新的、基于扩张矩阵理论的归纳学习算法:分组覆盖算法,并将其应用于汉语文语转换系统中的韵律短语分析问题.算法以扩张矩阵为基础,在反例样本集背景下,将正例样本集划分为若干个一致的组,每一组对应于一个一致的规则,它覆盖了这组正例而且不覆盖任何的反例;建造了一个用于韵律短语分析的语料库,并提出了一组与韵律有关的特征;将数据分为训练集和测试集对算法进行了验证.实验结果表明,新算法在正确率、规则个数和可懂性等各方面均优于传统的决策树方法,并接近于手工制定的规则.
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