模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (6): 821-826    DOI:
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k-best MIRA和动态k-best MIRA*
曹均阔1,2,沈超1,黄萱菁1,吴立德1
1.复旦大学 计算机科学与工程系 上海 200433
2.南昌航空大学 信息工程学院 南昌 330063
k-best MIRA and Dynamic k-best MIRA
CAO Jun-Kuo1,2, SHEN Chao1, HUANG Xuan-Jing1, WU Li-De1
1.Department of Computer Science and Engineering, Fudan University, Shanghai 200433
2.School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063

全文: PDF (412 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 MIRA(Margin Infused Relaxed Algorithm)是一种超保守算法,在分类、排序、回归等应用领域都取得不错成绩.文中在传统MIRA算法基础上进行改进,提出k-best MIRA(K-MIRA)与动态k-best MIRA(DK-MIRA)算法.这两种算法能够根据学习进程自动调整优化约束条件,从而提高算法的收敛速度与性能.将K-MIRA与DK-MIRA用于定义类问题回答中的句子排序任务,取得较为满意的实验结果.
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作者相关文章
曹均阔
沈超
黄萱菁
吴立德
关键词 在线算法MIRA分类定义类问题回答    
Abstract:Margin infused relaxed algorithm (MIRA) is an improved ultraconservative algorithm, which is successfully used in classification, ranking and regression. The k-best MIRA (K-MIRA) and dynamic k-best MIRA (DK-MIRA) are proposed. The improved MIRA reduces the optimization constraints progressively as training moves forward. The experiment is carried out on the task of sentence ranking in definitional question answering with K-MIRA and DK-MIRA. The experimental results show that the proposed algorithms greatly improve the performance.
Key wordsOnline Algorithm    Margin Infused Relaxed Algorithm (MIRA)    Classification    Definitional Question Answering   
收稿日期: 2008-05-20     
ZTFLH: TP301  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60435020,60503070)
作者简介: 曹均阔,男,1975年生,博士,主要研究方向为自然语言处理.E-mail: jkcao@fudan.edu.cn.沈超,男,1983年生,硕士研究生,主要研究方向为自然语言处理.黄萱菁,女,1972年生,教授,主要研究方向为自然语言处理.吴立德,男,1937年生,教授,博士生导师,主要研究方向为自然语言处理、智能媒体计算、计算机视觉等.
引用本文:   
曹均阔,沈超,黄萱菁,吴立德. k-best MIRA和动态k-best MIRA*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(6): 821-826. CAO Jun-Kuo, SHEN Chao, HUANG Xuan-Jing, WU Li-De. k-best MIRA and Dynamic k-best MIRA. , 2009, 22(6): 821-826.
链接本文:  
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