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基于机器学习的生物多样性英文文档语义标注研究
被引量:
2
1
作者
崔红
段宇锋
郦芳
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2011年第2期73-77,共5页
针对现有语义标注系统通用性差的问题,本研究设计了基于先导词算法的MARTT语义标注系统。MARTT利用有监督的机器学习方法从文本中提取领域规则,以适应不同的数据集。为了检验算法的效率,研究以中国植物志和北美植物志数据为样本,运用十...
针对现有语义标注系统通用性差的问题,本研究设计了基于先导词算法的MARTT语义标注系统。MARTT利用有监督的机器学习方法从文本中提取领域规则,以适应不同的数据集。为了检验算法的效率,研究以中国植物志和北美植物志数据为样本,运用十折交叉论证方法与NB、SVM的标注性能进行了比较。结果表明,先导词算法在准确率、召回率及计算成本上均优于其它两种算法。而且,在两个不同的数据集上都获得了理想的结果,证实MARTT所具有的良好适应性。
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关键词
语义标注
martt
机器学习
生物多样性
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职称材料
题名
基于机器学习的生物多样性英文文档语义标注研究
被引量:
2
1
作者
崔红
段宇锋
郦芳
机构
美国亚利桑那大学图书馆学与信息资源学院
华东师范大学商学院信息学系
出处
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2011年第2期73-77,共5页
文摘
针对现有语义标注系统通用性差的问题,本研究设计了基于先导词算法的MARTT语义标注系统。MARTT利用有监督的机器学习方法从文本中提取领域规则,以适应不同的数据集。为了检验算法的效率,研究以中国植物志和北美植物志数据为样本,运用十折交叉论证方法与NB、SVM的标注性能进行了比较。结果表明,先导词算法在准确率、召回率及计算成本上均优于其它两种算法。而且,在两个不同的数据集上都获得了理想的结果,证实MARTT所具有的良好适应性。
关键词
语义标注
martt
机器学习
生物多样性
Keywords
Semantic annotation
martt
Machine learning Biodiversity
分类号
G354 [文化科学—情报学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的生物多样性英文文档语义标注研究
崔红
段宇锋
郦芳
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2011
2
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