序列學(xué)習(xí)的主動學(xué)習(xí)問題研究.pdf

1、序列學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一大類問題。其研究的對象是序列型的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的關(guān)于序列學(xué)習(xí)問題的研究主要集中在如聲音信號、DNA序列等這種簡單的序列，近年來又出現(xiàn)了針對序列元素內(nèi)容較復(fù)雜情況時的研究，例如最大熵馬爾可夫模型。有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是根據(jù)一個經(jīng)人工標(biāo)注從而承載了人的知識的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，目前比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要一個數(shù)量可觀的已標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，而標(biāo)注工作的代價往往是巨大的。因此，在保持和提高學(xué)習(xí)效果的前提下，如何盡量減少人工標(biāo)

2、注的工作量，就成為近年的一個研究熱點(diǎn)。 本文提出一種應(yīng)用于最大熵馬爾可夫模型的主動學(xué)習(xí)方法，它通過人機(jī)協(xié)作的方式，在一個被部分標(biāo)注的訓(xùn)練集的基礎(chǔ)上由計算機(jī)尋找出最需要被標(biāo)注的數(shù)據(jù)，然后由人來標(biāo)注，如此迭代進(jìn)行下去到一定程度。應(yīng)用這種方法可以解決在復(fù)雜序列上的主動學(xué)習(xí)問題，從而達(dá)到在大大降低人工工作量的基礎(chǔ)上仍然較好的完成序列學(xué)習(xí)的目的。 本文對所提出的主動學(xué)習(xí)的最大熵馬爾可夫模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果較好的說明了主動學(xué)習(xí)的