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基于支持向量机的生物医学文献蛋白质关系抽取 总被引:1,自引:0,他引:1
从生物医学文献中抽取蛋白质(基因)交互作用关系对蛋白质知识网络的建立、蛋白质关系的预测以及新药的研制等均具有重要的意义,提出了一种基于支持向量机(SVM)的蛋白质(基因)交互作用关系抽取方法,该方法除了选取词项特征、关键词特征、实体距离特征、链接特征外,还利用链接语法分析方法可以获得较高准确率的特性,引入链接语法分析方法抽取结果特征,实验结果表明,该方法的召回率性能与使用同一测试语料的其他系统相比具有明显的优势,综合分类率F指标也高于其他系统。 相似文献
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命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题。本文采用基于特征向量的机器学习算法支持向量机(SVM)进行实体关系抽取实验。在现有的算法中,特征提取方法以基于关键词集的向量空间模型为主。本文提出一种基于语义的文本特征提取方法,并且在关系抽取实验中取得较好的效果。实验证明将语义特征应用到关系抽取领域中可以明显提高性能。 相似文献
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预抽取支持向量机的支持向量 总被引:6,自引:0,他引:6
训练支持向量机,可以归结为求解二次规划问题,而求解二次规划时的复杂度随着样本数量的增加而显著增长,这样就大大延长了支持向量机的训练时间。为了提高支持向量机的训练速度,根据支持向量机的基本原理,该文提出了一种从给定训练样本中预抽取支持向量的新方法,即两凸包相对边界向量方法(FFEVM),此方法大幅度减小了训练支持向量机的训练样本的数量,从而大大提高了支持向量的训练速度,而支持向量机的分类能力不受任何影响。 相似文献
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基于改进支持向量机的货币识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先,预抽取支持向量以减少训练样本数量,大大缩减训练时间;然后,用缩减后的样本对改进后的分类支持向量机进行货币识别.改进后的支持向量机不仅把目标函数惩罚项模糊化,而且还对分类情况进行了加权补偿.实验仿真结果表明:此方法避免了神经网络的"过拟合"问题,而且比改进后BP、LVQ和GMM模型等方法的识别率都有所提高,当训练样本数达到100时,识别率高达99-06%. 相似文献
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事件检测与分类是事件抽取的关键环节,触发词抽取是完成事件检测与分类的主流方法。提出了一种事件触发词抽取方法,该方法针对单一触发词抽取方法没有充分利用依存句法分析信息且召回率不高的问题,通过综合利用依存句法分析信息和其他信息抽取触发词-实体描述对的方法来提高触发词抽取的召回率,然后将触发词-实体描述对抽取结果与单一触发词抽取结果相融合以避免召回率提高所带来的准确率下降问题。在ACE2005中文语料上进行实验,该方法在事件检测与分类任务中取得较好效果,F值分别达到了69.0%和66.2%。 相似文献
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支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。本文重点阐述了一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后指出了进一步研究和亟待解决的一些问题。 相似文献
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该文提出了一种基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取方法。该方法首先构建了基于藏语语言规则的模板系统,收集了包括格助词、特殊动词等具有明显语义信息的特征建设模板并泛化。针对规则方法的局限性,该文在模板的基础上,采用SVM机器学习方法,设计了一种处理多分类问题的层次分类器结构,同时对多样化的特征选取给予说明。最后,实验结果表明,基于SVM和模板相结合的方式可以对人物属性抽取的性能有较大提高。 相似文献
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行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.由于不同的行人可能具有相似的外观,因此要求行人重识别模型能够捕捉到充足的细粒度特征.本文提出一种融合属性特征的行人重识别的深度网络方法,将行人重识别和属性识别集成在分类网络中,进行端到端的多任务学习.此外,对于每张输入图片,网络自适应地生成对应于每个属性的权重,并将所有属性的特征以加权求和的方式结合起来,与全局特征一起用于行人重识别任务.全局特征关注行人的整体外观,而属性特征关注细节区域,两者相互补充可以对行人进行更全面的描述.在行人重识别的主流数据集DukeMTMC-reID和Market-1501上的实验结果表明了本文方法的有效性,平均精度均值(Mean average precision,mAP)分别达到了74.2%和83.5%,Rank-1值分别达到了87.1%和93.6%.此外,在这两个数据集上的属性识别也得到了比较好的结果. 相似文献
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行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.由于不同的行人可能具有相似的外观,因此要求行人重识别模型能够捕捉到充足的细粒度特征.本文提出一种融合属性特征的行人重识别的深度网络方法,将行人重识别和属性识别集成在分类网络中,进行端到端的多任务学习.此外,对于每张输入图片,网络自适应地生成对应于每个属性的权重,并将所有属性的特征以加权求和的方式结合起来,与全局特征一起用于行人重识别任务.全局特征关注行人的整体外观,而属性特征关注细节区域,两者相互补充可以对行人进行更全面的描述.在行人重识别的主流数据集DukeMTMC-reID和Market-1501上的实验结果表明了本文方法的有效性,平均精度均值(Mean average precision,mAP)分别达到了74.2%和83.5%,Rank-1值分别达到了87.1%和93.6%.此外,在这两个数据集上的属性识别也得到了比较好的结果. 相似文献
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针对现有姿态引导的人体图像合成方法无法灵活地编辑人体外观属性的问题,通过对输入的人体图像进行语义分割得到不同部位的外观属性,替换这些属性即可达到同时编辑人体姿态与外观属性的目的.针对纯卷积结构的生成对抗网络无法很好地生成衣服上的图案的问题,提出了新的空间变换算法对多个源属性的特征图进行空间变换,使衣服上的图案得到了保留... 相似文献
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生成姿势受控的人物图像要求在变换姿势条件下生成与源人物图像对应的新图像,同时新图像中人物的上衣、裤子、发型等属性需要与源人物保持一致。由于人物纹理编码和人体姿势关键点编码难以直接融合,导致生成图像中一些关键人物属性与源图像的一致性较差,为此,建立一种循环一致性约束下的双流生成网络模型。在训练阶段,该模型在纹理编码器的输入中增加源人物的姿势条件信息,从而缩小分解组件编码的搜索空间,提高人物生成的可控粒度。设计一个融合模块将源人物的姿势信息与每一个分解组件样式码相融合以进行生成和对抗训练,同时,增加循环一致性约束,使得生成图像与隐空间更为匹配。在测试阶段,通过网络对源人物的纹理编码信息与目标的姿势编码信息分别进行编码,经过信息融合和解码获得姿势变换后的人物图像。使用DeepFashion数据集进行定性和定量测试,结果表明,该模型的峰值信噪比、感知评分、结构相似性指标分别达到31.409 dB、3.369、0.768,模型中添加的姿势引导条件和循环一致性约束能够简化属性分解的概率生成表达,使得人物生成图像的纹理更为准确,符合人类视觉感知特性。 相似文献
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关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.据此,提出结合全局特征的感知机学习算法,该算法能够方便地融合文本全局特征,并将全局特征和局部特征统一结合到模型学习过程中,使模型具有更好的特征表示能力.实验结果表明,所提出方法的整体抽取效果高于仅使用局部特征的CRF模型和平均感知机模型.该方法适用于开放领域的属性值获取,具有较好的泛化能力. 相似文献
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基于FLD特征提取的SVM人脸表情识别方法 总被引:6,自引:1,他引:5
摘 要 本文通Fisher’s Linear Discriminant(FLD)提取静态人脸表情特征,采用“一对一”支持向量机分类器进行了多种表情识别。在JAFFE人脸表情库上分别进行了测试人参与训练和不参与训练两种方案仿真实验,并与最近邻分类器进行比较,支持向量机都取得了更好的识别结果,说明了支持向量机分类器应用于表情识别是可行的 相似文献