发明名称 |
一种多序列标注问题的联合识别方法 |
摘要 |
本发明提供了一种多序列标注问题的联合识别方法,包括以下步骤:步骤1:针对任务I,只采用基本特征生成分类器A,针对任务II,只采用基本特征生成分类器B;步骤2:针对任务I,采用任务I的基本特征和任务II的结果带来的特征生成分类器A2,针对任务II,采用任务II的基本特征和任务I的结果带来的特征生成分类器B2;步骤3:使用集成识别算法将分类器B和B2集成为CB,将分类器A和A2集成为CA;步骤4:重复步骤2和3,直到两个任务的准确率达到最大值。本发明弥补了序列标注任务单独识别时不能从其他任务得到有用信息的缺点,使得多个任务之间有效的交换信息,并通过分类器集成,提高整个任务的准确性。 |
申请公布号 |
CN103020185A |
申请公布日期 |
2013.04.03 |
申请号 |
CN201210505053.X |
申请日期 |
2012.11.30 |
申请人 |
哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
发明人 |
王轩;李鑫鑫;张加佳;赵海楠;李晔 |
分类号 |
G06F17/30(2006.01)I;G06F17/28(2006.01)I |
主分类号 |
G06F17/30(2006.01)I |
代理机构 |
深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 |
代理人 |
张立娟;张英 |
主权项 |
一种多序列标注问题的联合识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:针对任务I,只采用基本特征生成分类器A,针对任务II,只采用基本特征生成分类器B;步骤2:针对任务I,采用任务I的基本特征和任务II的结果带来的特征生成分类器A2,针对任务II,采用任务II的基本特征和任务I的结果带来的特征生成分类器B2;步骤3:使用集成识别算法将分类器B和B2集成为CB,将分类器A和A2集成为CA;步骤4:重复步骤2和3,直到两个任务的准确率达到最大值;分类器A,B表示采用基本特征的分类器,A2,B2表示采用基本特征和其他任务特征的分类器,而CA,CB则分别表示集成的分类器。 |
地址 |
518000 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区 |