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题名面向生物医学命名实体识别的多Agent元学习框架
被引量：6
- 1
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作者
王浩畅
李钰
赵铁军
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
哈尔滨工业大学生命科学与工程系
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期1256-1262,共7页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2006AA010108
2006AA01Z150)资助~~
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文摘
生物医学命名实体识别是生物医学数据挖掘的基本任务.文中提出了一种将多Agent系统和元学习方法相结合的多Agent元学习框架,应用于生物医学命名实体识别.基层多个学习Agent分别识别不同类型的生物医学命名实体,并通过相关学习Agent之间的通信来交换有益信息以调节个体Agent的行为提高其学习性能,元层Agent综合决策基层学习Agent的学习结果以获得最终的识别结果.元层Agent和基层学习Agent通过局部特征选择法选择适合不同实体类别的敏感特征集合提高了总体识别性能尤其是小类别识别的性能.文中提出的方法有效改善了传统的单一学习模型和全局特征选择方法不能兼顾各类别命名实体识别性能的不足.实验结果表明,文中提出的全新方法在生物医学命名实体识别上取得了优越的性能,在JNLPBA2004测试语料上获得了77.5%的F测度值.
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关键词
命名实体识别
多Agent元学习框架
元层Agent
基层学习Agent
局部特征选择
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Keywords
named entity recognition
multi-Agent meta-learning framework
Meta-agent
baselearning agent
local feature selection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名局部文本特征选取算法的比较和改进研究
被引量：6
- 2
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作者
李纲
夏晨曦
郑重
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机构
武汉大学信息资源研究中心
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出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2008年第4期506-511,共6页
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基金
基金项目：本文系国家自然科学基金资助项目（项目编号：70673070）研究成果之一.
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文摘
本文通过实验比较了互信息、X^2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响。实验结果显示，在应用于局部特征选择的情况下，文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90％以上，而不降低文本分类的性能。同时，我们发现在应用于局部文本特征选取时，优势率算法的性能不如互信息和X^2统计算法。另外，对于K最近邻分类算法，随着足值的增大，文本分类的查准率在增加，而查全率在降低。最后，本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因，并提出了一种改进算法，来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能。
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关键词
文本分类
局部特征选择
互信息算法
x^2统计算法
优势率算法
K最近邻分类算法
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Keywords
text categorization, local feature selection, mutual information, X^2-statistic, odds ratio, K-nearest neighbor
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
I206.7
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于最大决策边界的局部在线流特征选择
被引量：2
- 3
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作者
孙世明
邓安生
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机构
大连海事大学信息科学技术学院
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出处
《模式识别与人工智能》
CSCD
北大核心
2021年第12期1131-1142,共12页
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文摘
现有的在线流特征选择算法通常选择一个最优的全局特征子集,并假设该子集适用于样本空间的所有区域.但是,样本空间的每个区域都使用独有的特征子集进行准确描述,这些特征子集的特征和大小可能有所不同.因此,文中提出基于最大决策边界的局部在线流特征选择算法.引入局部特征选择,在充分利用局部信息的基础上,设计基于最大决策边界的特征衡量标准,尽可能分开同类样本和不同类样本.同时,使用最大化平均决策边界、最大化决策边界和最小化冗余3种策略选择合适的特征.针对局部区域选择最优的特征子集,然后使用类相似度测量方法进行分类.在14个数据集上的实验结果和统计假设检验验证文中算法的分类有效性和稳定性.
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关键词
特征选择
流特征
局部特征选择
最大决策边界
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Keywords
Feature Selection
Streaming Feature
Local Feature Selection
Max-Decision Boundary
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名综合视觉注意模型的显著性局部特征提取算法研究
被引量：2
- 4
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作者
杨族桥
陈跃鹏
张青
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机构
黄冈师范学院数学与计算机科学学院
武汉理工大学自动化学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第8期289-292,共4页
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基金
湖北省科技厅自然科学基金项目(2012FFC036
2011CDC028)
+1 种基金
湖北省教育厅重点项目(D20102901
D20122701)资助
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文摘
图像检索过程中往往会提取大量的局部特征,这将加大图像检索的计算量和复杂度,影响其应用。针对这一问题,提出了一种应用综合视觉注意模型的显著性分析提取局部特征的方法:在图像尺度空间中提取关键点,利用模糊增长技术查找原始图像的显著性区域,计算其综合视觉显著性权值并分类,提取SIFT描述因子,保留最突出的局部特征以提高检索性能。相比于传统的局部特征提取算法,本方法在图像检索精度和检索速度方面都具有明显优势。
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关键词
综合视觉显著性
局部特征
局部特征选择
基于内容的图像检索
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Keywords
Integrated visual saliency
Local features
Local feature selection
Content-based image retrieval
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于局部类相似的特征选择方法
被引量：2
- 5
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作者
钱有程
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机构
吉林化工学院理学院
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出处
《吉林化工学院学报》
CAS
2019年第5期93-96,共4页
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文摘
常用的特征选择方法利用样本空间的整个区域提取最优的特征子集.与此相反,提出一种新的局部特征选择方法,即样本空间的每个区域都与各自不同的最优特征集相关联,这些特征集能够最优地适应样本空间的局部变化.同时,在求解最优特征集对应的子空间时,基于最近邻思想,提出了一种度量测试数据与各个类相似性的方法,用来对测试样本进行分类.提出的方法可以描述为线性规划优化问题,因此可以通过简单的凸优化来求解全局最优解.在3组真实数据集和3个主流的方法上进行的对比实验,结果证明了该算法的可行性和有效性.
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关键词
局部特征选择
分类
最近邻搜索
线性规划
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Keywords
local feature subset selection
classification
nearest neighbor search
linear programming
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
TP18
[理学—数学]
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题名基于局部特征选择的微博中文文本分类研究
- 6
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作者
单世超
栾翠菊
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机构
上海海事大学信息工程学院
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出处
《现代计算机（中旬刊）》
2017年第8期11-16,共6页
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文摘
微博文本内容短小、用词不规范等缺点,使得微博文本的研究区别于通常的文本研究。目前微博研究很多,但缺少合适的带有标签的微博语料库。分析微博数据获取方案给出合适的带有分类标签的微博语料库,然后通过传统分类算法进行分类评估验证;由于微博短文本维度高存在严重的特征稀疏问题,全局特征选择算法容易忽略对某个类别重要但对语料集关联度小的特征,并采用局部特征选择方案。实验结果证明局部特征选择方法可以获得更高的分类效果。
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关键词
微博
中文文本分类
全局特征选择
局部特征选择
WEKA
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Keywords
Microblogging
Chinese Text Classification
Global Feature Selection
Partial Feature Selection
WEKA
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分类号
TP391.12
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合
被引量：1
- 7
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作者
薛天民
张玮
严泰来
吴连喜
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机构
中国农业大学信息与电气工程学院
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出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期47-50,共4页
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基金
国家基础研究资助项目 973 G19990 4 5 70 8
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文摘
本研究在整体小波变换融合方法基础上 ,提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法 ,并以多光谱TM和高空间分辨率IRS 1C全色波段图像为例 ,与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时 ,增强了影像的纹理信息。
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关键词
小波变换
HIS融合方法
遥感卫星影像融合
对比度
局部特征选择加权融合算法
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Keywords
image fusion
wavelet transform
contrast
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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