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题名一种领域概念非分类关系的获取方法
被引量:6
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作者
董丽丽
胡云飞
张翔
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第4期157-161,共5页
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基金
陕西省自然科学基金(No.2009JM8006)
陕西省教育厅专项科研项目(No.2010JK620)
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文摘
领域概念非分类关系的获取是本体学习的一项重要任务,提出了一种基于非监督学习的非分类关系自动获取方法。该方法首先通过关联规则获取特定领域概念对,然后将概念对之间的高频动词作为候选的非分类关系标签,接着利用VF*ICF度量法来确定非分类关系标签,最后通过对数似然比评估方法将得到的非分类关系标签分配给对应的领域概念对。实验结果表明该方法可以有效提高非分类关系抽取的准确率和召回率。
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关键词
本体学习
非监督学习
关联规则
非分类关系
VF*ICF度量法
对数似然比
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Keywords
ontology learning
unsupervised learning
association rules
non-taxonomical relations
VF*ICF metrics
log likeli- hood ratio
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名非负整值随机变量序列的一类强偏差定理
被引量:2
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作者
刘文
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机构
河北工业大学数理系
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出处
《数学物理学报(A辑)》
CSCD
北大核心
1997年第4期375-381,共7页
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文摘
设是在中取值的一列随机变量,其联合分布为是S上的一个分布,该文研究对数似然比与之间的若干极限关系,得到了一类用不等式表示的强极限定理(称之为强偏差定理),其偏差界依赖于样本点.证明中结合区间刻分法,提出了将母函数的工具应用于强极限定理研究的一种途径.
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关键词
强偏差定理
强极限定理
随机变量序列
非负值
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Keywords
Strong deviation theorem, Strong limit theorem, Likelihood ratio, log-likeli-hood ratio, Generating function
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分类号
O211.5
[理学—概率论与数理统计]
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