基于最大-最小相似度学习方法的文本提取

付慧; 刘峡壁; 贾云得

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基于最大-最小相似度学习方法的文本提取

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应用最大-最小相似度(maximum-minimum similafity,简称MMS)学习方法,对基于高斯混合模型的文本区域提取方法中的有关参数进行优化.该学习方法通过最大化正样本相似度和最小化反样本相似度获得最佳分类能力.根据这种判别学习思想,建立了相应的目标函数,并利用最速梯度下降法寻找目标函数最小值,以得到文本区域提取方法的最优参数集合.文本区域提取实验结果表明:在用期望最大化(expectation maximization,简称EM)算法获得参数的极大似然估计值后,使用最大-最小相似度学习方法,使文本提取综合性能明显提高,开放实验的召回率和准确率分别达到98.55%和93.56%.在实验中,最大-最小相似度学习方法的表现还优于常用的判别学习方法--最小分类错误(minimum classification error,简称MCE)学习方法.

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来源
《软件学报》 |2008年第3期|621-629|共9页
作者
付慧; 刘峡壁; 贾云得;
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作者单位

北京理工大学;

计算机科学与技术学院智能信息技术北京市重点实验室;

北京;

100081;

北京林业大学信息学院;

北京;

100083;

北京理工大学;

计算机科学与技术学院智能信息技术北京市重点实验室;

北京;

100081;

中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室;

北京;

100080;

北京理工大学;

计算机科学与技术学院智能信息技术北京市重点实验室;

北京;

100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本提取; 高斯混合模型; 判别学习; 最大-最小相似度学习; 最小分类错误学习;

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