條件隨機場的協(xié)同學習序列分類技術研究.pdf

1、伴隨著信息技術的飛速發(fā)展，信息技術進入到了云時代，隨之而來的是大數據的發(fā)展與應用，因此，大數據分析技術的研究價值越來越大，其在信息技術應用中的地位也更為重要。序列數據是一種廣泛收集與應用的數據表達形式，對序列數據的分析技術在數據分析領域也受到了更多的關注與研究，尤其是序列數據分類工作是一個十分重要的數據分析內容。
　　 條件隨機場模型作為一種基于條件概率的判別式模型，應用于序列數據分類中有著重要的實際意義。序列數據分類分析任務主

2、要是利用有標簽數據訓練機器學習模型，然后對序列數據的序列結構進行預測與分類。條件隨機場被證明是一個有效的序列分析工具，這是因為在訓練數據完備的條件下，條件隨機場能夠有效的結合序列數據的數據上下文關系。然而在實際應用中，有標簽的訓練數據常常是難以獲得的?；谝陨系男枨螅疚奶岢鲆环N條件隨機場的協(xié)同學習方法。本文的研究內容與研究特點主要有:
　　 (1)在序列數據中，介于序列數據的特點——數據的上下文之間是相關聯(lián)的，面向序列數據的分

3、類方法也應當結合數據的上下文之間的關系。針對這種現(xiàn)象，本文提出了基于條件隨機場的序列數據分類方法，將自然語言處理中的上下文相關的概念引入到序列數據分類中，以提高序列數據分類的精度。
　　 (2)通過統(tǒng)計分析我們觀察到，模型的建立需要完備的訓練數據的支持，然而在實際中，通常難以獲取有標簽的訓練數據，人工標注訓練數據又不是實用的方法。針對這種現(xiàn)象，本文提出了條件隨機場的協(xié)同學習方法，利用多個模型的協(xié)同訓練的方式，弱化對訓練數據規(guī)模的