[发明专利]基于子空间表示和全局消歧方法的偏标记学习方法在审
| 申请号： | 202010411587.0 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111581467A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 李浥东;冯松鹤;孙悦;郎丛妍 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于子空间表示和全局消歧方法的偏标记学习方法。该方法包括：构建特征矩阵和候选标记矩阵；基于构建特征矩阵和候选标记矩阵，构建特征子空间学习模型和标记全局消歧模型；综合特征子空间学习模型和标记全局消歧模型得到混合模型，采用交替优化方法求解混合模型，得到多分类模型、映射矩阵和偏标记置信度矩阵；根据多分类模型和映射矩阵对未见示例进行分类，计算出未见示例的多个标记值，将预测置信度最高的标记值对应的标记确定为未见示例所属的标记类别。本发明可同时利用特征子空间表示法和标记全局消歧方法，同时从特征和标记两方面解决偏标记学习问题，所获特征具有更强表征能力；生成的标记置信度矩阵有更好的消歧效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 表示 全局 方法 标记 学习方法 | ||
【主权项】：
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