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利用源域结构的粒迁移学习及词性标注应用

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迁移学习在一定程度上减轻了目标域的数据稀疏问题对泛化能力的影响,然而泛化能力的提高仍然受到负迁移等问题的影响.为了解决负迁移问题,本文提出使用源域结构的文本语料的信息粒化方法,用区间信息粒表示出源域数据集的结构对数据集中统计量的影响.然后提出区间二型模糊隐马尔可夫模型(Interval type-2fuzzy Hidden Markov Model,IHMM)以处理区间信息粒.给出了IHMM的构建方法和去模糊化方法.在文本的词性标注任务中进行了多个实验,可以证实利用源域结构信息的粒迁移学习方法避免了负迁移,提高了模型的泛化能力.

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来源
《第十五届全国计算语言学学术会议（CCL2016）暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会（NLP-NABD-2016）》||1-11|共11页
会议地点烟台
作者
Sun Shichang; 孙世昶; Lin Hongfei; 林鸿飞; Meng Jiana; 孟佳娜; Liu Hongbo; 刘洪波;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
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中图分类
关键词
文本语料; 粒计算; 迁移学习; 词性标注; 源域结构;

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