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文檔簡介
1、隨著監(jiān)督式機器學習技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛應用,研究人員逐漸意識到,訓練數(shù)據(jù)的缺乏是阻礙學習模型快速部署的關(guān)鍵因素之一。最近幾年,如何解決訓練數(shù)據(jù)缺乏的問題,已經(jīng)成為機器學習,自然語言處理,信息檢索、多媒體等領(lǐng)域的研究熱點。
排序?qū)W習是信息檢索的關(guān)鍵問題之一。目前,基于監(jiān)督的機器學習技術(shù)被認為是解決排序?qū)W習的最佳選擇。如同傳統(tǒng)監(jiān)督式學習技術(shù),目標領(lǐng)域缺乏訓練數(shù)據(jù)也是排序?qū)W習正在面臨的實際問題。針對排序?qū)W習,我們研究了如何利用其
2、他相關(guān)領(lǐng)域的已有訓練數(shù)據(jù),學習出適用于目標領(lǐng)域的模型,即領(lǐng)域自適應。
本文的主要貢獻有以下幾個方面:
1.提出了基于文檔權(quán)重的排序?qū)W習自適應框架。首先,利用領(lǐng)域分隔超平面估計源領(lǐng)域文檔對目標領(lǐng)域的重要性;然后,把這些文檔權(quán)重轉(zhuǎn)換成文檔對權(quán)重;最終,文檔對權(quán)重可以集成到基于文檔對的排序?qū)W習算法中。
2.研究了著名的排序?qū)W習算法RankBoost的領(lǐng)域自適應問題。在基于文檔權(quán)重的排序自適應框架下,提
3、出了三種基于文檔權(quán)重的RankBoost算法,并分別對它們進行了理論分析和試驗比較。
3.提出了直接在查詢層次估計源領(lǐng)域查詢對目標領(lǐng)域重要性的方法。在排序?qū)W習中,查詢是帶有相關(guān)性標簽的文檔集合,是排序?qū)W習的基本對象。我們分別從兩個不同的角度進行查詢權(quán)重估計:(1)將查詢壓縮成特征向量,然后采用傳統(tǒng)的權(quán)重估計方法進行查詢權(quán)重估計。(2)對每個源領(lǐng)域的查詢,把它依次和目標領(lǐng)域查詢進行比較;通過集成這些兩兩比較的結(jié)果,估計源領(lǐng)域
4、查詢對于目標領(lǐng)域的重要程度。
4.提出了基于主動學習的排序?qū)W習自適應算法。為了獲得目標領(lǐng)域特有的排序知識,采用主動學習技術(shù),選擇少量目標領(lǐng)域具有信息量的查詢進行標注。這些查詢可以彌補源領(lǐng)域所缺失的目標領(lǐng)域排序知識,同時,利用這些目標查詢評估源查詢對目標領(lǐng)域的重要性權(quán)重,從而充分利用源領(lǐng)域的訓練數(shù)據(jù)。
5.將領(lǐng)域自適應技術(shù)應用在語義實體識別中,提出了利用領(lǐng)域獨立特征來增強領(lǐng)域自適應能力的方法。傳統(tǒng)實體識別僅僅使
5、用短文本特征,當訓練文檔和測試文檔在風格上稍有差異時,性能便有明顯下降。為解決該問題,我們設(shè)計了一個CRF與SVM的組合框架,通過該框架,短文本特征與領(lǐng)域獨立特征可以有效的集成,最終獲得的識別模型能夠更好地適用于目標領(lǐng)域。
針對不同的應用場景,本文研究了排序?qū)W習中的領(lǐng)域自適應問題。在目標領(lǐng)域沒有標注數(shù)據(jù)的場景下,我們從樣本權(quán)重的角度,研究了基于權(quán)重的排序?qū)W習領(lǐng)域自適應;在目標領(lǐng)域存在少量標注預算的場景下,我們研究了基于主動
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