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基于互联网和self-training的中文问答模式学习
互联网 问答模式 self-training
2009/9/18
在已有的问答模式学习中，模式定义和候选答案评分偏于简单，而且学习过程依赖于人工标定语料。通过挖掘Web文本中动、名词序列的骨架模式，用以扩充模式定义；将self-training学习机制引入问答模式学习：用一对训练语料进行初始学习，通过互联网搜索，自动选择可靠程度较高的问答对，重新训练；扩充了启发规则，改进候选答案的评分方法。实验结果表明：所提出的问答模式学习方法能有效地提高中文问答系统的性能。
基于Self-training和Web的术语翻译系统
术语翻译 self-training机制 机器学习
2009/8/10
现有基于模式的术语翻译系统存在2个主要缺点，即学习过程依赖人工标定语料和缺乏对模式的评分以及对候选术语的评分太简单。该文将self-training学习机制引入术语翻译系统，在一对训练语料上完成初始学习，在实际运行中自动选择可靠程度较高的术语重新训练，以改进系统性能。该系统中增加了对模式的评分，利用启发规则，扩充了候选术语的评分方法。实验结果表明，改进后系统的性能高于原有系统。