一种特征匹配方法:稀疏特征树

周雅倩; 黄萱菁; 吴立德

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一种特征匹配方法:稀疏特征树

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在大规模或实时环境要求下,机器学习算法的计算效率非常重要.描述了用于最大熵模型执行系统的一种高效的数据结构及其相关的生成和查找算法.这种数据结构称为稀疏特征树,用于表示特征集合,以提高特征查找(或特征匹配)的速度,从而提高概率计算和执行系统的速度.基本短语识别和词性标注的实验显示,这种新的数据结构的确能够极大地加快最大熵方法执行系统的速度,同时保持空间复杂度不变.

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来源
《软件学报》 |2006年第5期|1026-1033|共8页
作者
周雅倩; 黄萱菁; 吴立德;
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作者单位

复旦大学;

计算机科学与工程系;

上海;

200433;

复旦大学;

计算机科学与工程系;

上海;

200433;

复旦大学;

计算机科学与工程系;

上海;

200433;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
稀疏特征树; 最大熵模型; 特征匹配;

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