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赵兴

作品数:2 被引量:10H指数:1
供职机构:昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
发文基金:云南省自然科学基金国家自然科学基金云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇稀疏化
  • 1篇向量机
  • 1篇旅游
  • 1篇旅游领域
  • 1篇句模
  • 1篇抽取
  • 1篇答案抽取

机构

  • 2篇昆明理工大学

作者

  • 2篇余正涛
  • 2篇赵兴
  • 1篇毛存礼
  • 1篇邹俊杰
  • 1篇苏磊

传媒

  • 1篇南京理工大学...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
结合依存句法与实体的领域答案句模学习方法
针对受限领域问答系统答案句子模式的特点,提出了一种结合依存句法与领域实体的答案句子模式学习方法,该方法首先通过已标记的问题类型及答案的问题检索召回候选答案片段,对答案候选片段进行领域实体识别和依存句法分析,提取候选答案句...
赵兴余正涛邹俊杰郭剑毅毛存礼
关键词:旅游领域答案抽取
文献传递
基于主动学习的最小二乘支持向量机稀疏化被引量:10
2012年
针对最小二乘支持向量机(LSSVM)稀疏化问题,提出一种基于主动学习的LSSVM数据稀疏化学习算法。首先基于核聚类的方法选取初始样本,并利用LSSVM构建一个最小分类器,然后计算样本在分类器作用下的分布,选择最接近分类面的样本进行标记,最后将该标记样本加入训练集建立新的分类器,重复上述过程直到模型精度满足要求,以此建立部分样本的LSSVM稀疏化模型。利用加利福尼亚大学欧文分校(UCI)提供的6种数据集进行实验,结果表明,提出的方法使LSSVM的稀疏性提高了46%以上,减少了标注样本带来的成本。
余正涛邹俊杰赵兴苏磊毛存礼
关键词:最小二乘支持向量机稀疏化
共1页<1>
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