【摘 要】
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在基于半监督和主动学习的信息抽取研究中，对初始样本集的选择，鲜有考虑样本在数据集中的分布情况。以林业领域的病虫害抽取为例，提出基于聚类的方法来获取样本在数据集中的分布
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在基于半监督和主动学习的信息抽取研究中，对初始样本集的选择，鲜有考虑样本在数据集中的分布情况。以林业领域的病虫害抽取为例，提出基于聚类的方法来获取样本在数据集中的分布信息，以此指导初始样本集和迭代过程中标注样本的选择。实验结果表明，基于聚类的方法相比于随机初始训练集，在不同标注样本集个数的情况下，模型 f 值均有提高。相比于单一的主动学习方法，在性能相近的情况下，节约了30％左右的人工标注量。
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