标记分布学习与标记增强.pdf
本文主要介绍了标记分布学习和标记增强的相关概念及算法.标记分布学习是一种新型机器学习范式,传统的单标记和多标记学习都可以看做是该范式的特例.标记分布学习将不同标记对示例的重要程度用标记分布来显式刻画,已经在多个应用领域中取得很好的效果.然而,现有的多数数据集中却仅具有简单的逻辑标记而非完整的标记分布,因此无法直接应用标记分布学习.为解决这一问题,可以通过挖掘训练集中蕴含的标记重要性信息,恢复出每个示例的标记分布.将原始逻辑标记提升为标记分布的过程定义为标记增强.本文给出了标记分布学习和标记增强的形式化定义,介绍了典型标记分布学习和标记增强算法,并对这些算法进行了分析讨论.
作者：耿新徐宁
作者单位：东南大学计算机科学与工程学院,南京211189;计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学),南京211189
母体文献：人工智能领域青年学者研讨会论文集
会议名称：人工智能领域青年学者研讨会
会议时间：2017年8月4日
会议地点：昆明
主办单位：《中国科学:信息科学》杂志社
语种：chi
分类号：O4TP3
关键词：机器学习 标记分布学习 标记增强 数据挖掘
在线出版日期：2020年6月28日
基金项目：
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