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    广西11选5怎样玩: 一种多标签主动学习分类方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510337187.9

    申请日:

    2015.06.17

    公开号:

    CN104881689A

    公开日:

    2015.09.02

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||专利申请权的转移IPC(主分类):G06K 9/62登记生效日:20180511变更事项:申请人变更前权利人:苏州大学张家港工业技术研究院变更后权利人:苏州大学张家港工业技术研究院变更事项:地址变更前权利人:215600 江苏省苏州市张家港市长泾路10号变更后权利人:215699 江苏省苏州市张家港市长泾路10号变更事项:申请人变更后权利人:苏州大学|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/62申请日:20150617|||公开
    IPC分类号: G06K9/62; G06K9/66; G06F17/30 主分类号: G06K9/62
    申请人: 苏州大学张家港工业技术研究院
    发明人: 赵朋朋; 焦阳; 吴健; 崔志明
    地址: 215600江苏省苏州市张家港市长泾路10号
    优先权:
    专利代理机构: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 罗满
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510337187.9

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2018.06.19|||2018.06.01|||2015.09.30|||2015.09.02

    法律状态类型:

    授权|||专利申请权、专利权的转移|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种多标签主动学习分类方法及系统,包括:分别采用对数似然获取已标注样本标签对的似然度及采用熵的方式获取待标注样本标签对的不确定性;分别计算多个相同样本的不同标签间的KL距离及多个不同标签间的权重因子;将每个KL距离和与之相应的权重因子进行乘法运算,获取相应的结果,将多个结果进行相加,获取与待标注样本标签对相关的待标注样本标签对的KL距离和,采用KL距离和确定交叉标签不确定性;确定待标注样本标签对的最终不确定性;进而依据似然度和待标注样本标签对的最终不确定新的样本标签对训练集,并采用新的样本标签对训练集训练分类器。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种多标签主动学习分类方法,其特征在于,包括:
    分别采用对数似然获取已标注样本标签对的似然度及采用熵的方式获取待标注样本标签对的不确定性;
    分别计算多个相同样本的不同标签间的KL距离及多个所述不同标签间的权重因子;
    将每个所述KL距离和与之相应的所述权重因子进行乘法运算,获取相应的结果,将多个所述结果进行相加,获取与待标注样本标签对相关的待标注样本标签对的KL距离和,采用所述KL距离和确定交叉标签不确定性;
    确定待标注样本标签对的最终不确定性;所述待标注样本标签对的最终不确定性为依据所述交叉标签不确定性和所述待标注样本标签对的不确定性确定的;
    依据所述似然度和所述待标注样本标签对的最终不确定性获取得分函数,并依据所述得分函数确定最优待标注样本标签对,并对所述最优待标注样本标签对进行标注;
    将标注完成的所述最优待标注标签对添加到样本标签对训练集以获取新的所述样本标签对训练集,并采用新的所述样本标签对训练集训练分类器。

    2.  根据权利要求1所述的多标签主动学习分类方法,其特征在于,所述分别采用对数似然获取已标注样本标签对的似然度及采用熵的方式获取待标注样本标签对的不确定性前所述方法还包括:
    构建样本标签树,所述样本标签树是依据所述样本标签对训练集训练获取的。

    3.  根据权利要求2所述的多标签主动学习分类方法,其特征在于,所述计算多个所述不同标签间的权重因子包括:
    定义标签距离矩阵;所述标签距离矩阵为通过所述样本标签树获取的;
    定义共现矩阵;所述共现矩阵为通过所述样本标签对训练集中的所述样本标签对构建的;
    依据所述标签距离矩阵和所述共现矩阵构建代价标签矩阵,并采用所述代价标签矩阵获取每个所述待标注样本标签对的权重因子。

    4.  根据权利要求3所述的多标签主动学习分类方法,其特征在于,所述依据所述标签距离矩阵和所述共现矩阵构建代价标签矩阵,并采用所述代价标签矩阵获取每个所述待标注样本标签对的权重因子包括:
    计算所述共现矩阵中任意两个位置处所述待标注样本标签对的内积和,获取所述任意两个位置处所述待标注样本标签对出现的频率,并依据所述频率构建共现频率矩阵;
    结合所述标签距离矩阵和所述共现频率矩阵按照下式获取每个所述待标注样本标签的权重因子:
    δαβ=Cαβ·Sαβ
    其中,α与β分别表示任意两个待标注样本标签;Cα,β是标签α和标签β之间的距离;Sα,β是标签α和标签β共同出现的频率。

    5.  一种多标签主动学习分类系统,其特征在于,包括:
    第一获取???,用于分别采用对数似然获取已标注样本标签对的似然度及采用熵的方式获取待标注样本标签对的不确定性;
    计算???,用于分别计算多个相同样本的不同标签间的KL距离及多个所述不同标签间的权重因子;
    第二获取???,用于将每个所述KL距离和与之相应的所述权重因子进行乘法运算,获取相应的结果,将多个所述结果进行相加,获取与待标注样本标签对相关的待标注样本标签对的KL距离和,采用所述KL距离和确定交叉标签不确定性;
    第一确定???,用于确定待标注样本标签对的最终不确定性;所述待标注样本标签对的最终不确定性为依据所述交叉标签不确定性和所述待标注样本标签对的不确定性确定的;
    第二确定???,用于依据所述似然度和所述待标注样本标签对的最终不确定性获取得分函数,并依据所述得分函数确定最优待标注样本标签对,并对所述最优待标注样本标签对进行标注;
    训练???,用于将标注完成的所述最优待标注标签对添加到样本标签对训练集以获取新的所述样本标签对训练集,并采用新的所述样本标签对训练集训练分类器。

    6.  根据权利要求5所述的多标签主动学习分类系统,其特征在于,所述系统还包括:
    构建???,用于构建样本标签树,所述样本标签树是依据所述样本标签对训练集训练获取的。

    7.  根据权利要求6所述的多标签主动学习分类方法,其特征在于,计算??榘ǎ?BR>第一定义单元,用于定义标签距离矩阵;所述标签距离矩阵为通过所述样本标签树获取的;
    第二定义单元,用于定义共现矩阵;所述共现矩阵为通过所述样本标签对训练集中的所述样本标签构建的;
    构建单元,用于依据所述标签距离矩阵和所述共现矩阵构建代价标签矩阵,并采用所述代价标签矩阵获取每个所述待标注样本标签对的权重因子。

    8.  根据权利要求7所述的多标签主动学习分类方法,其特征在于,所述构建单元包括:
    计算单元,用于计算所述共现矩阵中任意两个位置处所述待标注样本标签对的内积和,获取所述任意两个位置处所述待标注样本标签对出现的频率,并依据所述频率构建共现频率矩阵;
    获取单元,用于结合所述标签距离矩阵和所述共现频率矩阵按照下式获取每个所述待标注样本标签的权重因子:
    δαβ=Cαβ·Sαβ
    其中,α与β分别表示任意两个待标注样本标签;Cα,β是标签α和标签β之间的距离;Sα,β是标签α和标签β共同出现的频率。

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