【摘 要】
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随着物联网、移动互联网和云计算等技术的飞速发展,数据量急剧增加。获取有价值的信息,尤其是上下位关系知识,成为人工智能领域的热门研究课题。对于分众分类而言,上下位关系
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所,东南大学计算机科学与工程学院,南洋理工大学计算机科学与工程学院,东南大学计算机网络和信息集成重点实验室
【基金项目】
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装备发展部“十三五”预研课题(31510040201)资助项目
论文部分内容阅读
随着物联网、移动互联网和云计算等技术的飞速发展,数据量急剧增加。获取有价值的信息,尤其是上下位关系知识,成为人工智能领域的热门研究课题。对于分众分类而言,上下位关系识别的目的是识别2个社交标签之间的"is-a"关系。基于此,提出了利用标签嵌入技术从社交标签中识别上下位关系的监督学习方法,采用深度学习算法学习标签嵌入模型,并利用支持向量机算法识别上下位关系。试验结果表明,该方法的准确率和F1值分别达到0.91和0.86,性能优于其他方法。
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