【摘 要】
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分类器性能和标注样本缺乏是信息抽取中的两个主要问题,并突出反映在蛋白质互作用信息抽取任务中。提出一种分类器融合的半监督信息抽取方法。基于词特征和模式学习的各自特
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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国家高科技发展规划项目(2006AA01Z411)
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分类器性能和标注样本缺乏是信息抽取中的两个主要问题,并突出反映在蛋白质互作用信息抽取任务中。提出一种分类器融合的半监督信息抽取方法。基于词特征和模式学习的各自特点,将模式学习方法产生的模式与词性串进行序列比对,产生模式特征,并与词特征一起合成到机器学习算法中,使用K-最近邻算法进行半监督学习。实验结果表明,分类器融合方法性能较单个方法有明显提高,半监督模式下采用K-最近邻算法能有效利用未标注样本,优于自训练方法。
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