10.3969/j.issn.1000-386x.2015.03.011
基于聚类的林业病虫害实体抽取研究
在基于半监督和主动学习的信息抽取研究中，对初始样本集的选择，鲜有考虑样本在数据集中的分布情况。以林业领域的病虫害抽取为例，提出基于聚类的方法来获取样本在数据集中的分布信息，以此指导初始样本集和迭代过程中标注样本的选择。实验结果表明，基于聚类的方法相比于随机初始训练集，在不同标注样本集个数的情况下，模型 f 值均有提高。相比于单一的主动学习方法，在性能相近的情况下，节约了30％左右的人工标注量。
信息抽取、文本聚类、林业病虫害实体、主动学习、半监督学习
TP391(计算技术、计算机技术)
2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
37-40,64
