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首页> 外文会议>Proceedings of the Twenty-Third international joint conference on artificial intelligence >Semi-Supervised Structuring of Complex Data
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Semi-Supervised Structuring of Complex Data

机译：复杂数据的半监督结构

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摘要

The objective of the thesis is to explore how complex data can be treated using unsupervised machine learning techniques,in which additional information is injected to guide the exploratory process.Starting from specific problems,our contributions take into account the different dimensions of the complex data: their nature (image,text),the additional information attached to the data (labels,structure,concept ontologies) and the temporal dimension.A special attention is given to data representation and how additional information can be leveraged to improve this representation.
机译：本文的目的是探索如何使用无监督的机器学习技术来处理复杂数据，其中注入了更多信息以指导探索过程。从特定问题开始，我们的贡献考虑到了复杂数据的不同维度：它们的性质（图像，文本），附加到数据的附加信息（标签，结构，概念本体）和时间维度。应特别注意数据表示以及如何利用附加信息来改善这种表示。

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