1 / 2
文档名称:

基于半监督学习的时间表达式识别及归一化研究的中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

基于半监督学习的时间表达式识别及归一化研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/13 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

基于半监督学习的时间表达式识别及归一化研究的中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【基于半监督学习的时间表达式识别及归一化研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于半监督学习的时间表达式识别及归一化研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于半监督学****的时间表达式识别及归一化研究的中期报告中期报告一、研究背景及意义:时间表达式识别和归一化是自然语言处理领域中的两个重要问题,尤其在时间序列分析、事件抽取、问答系统和金融分析等应用领域具有广泛的应用前景。针对这个问题,过去的研究主要集中于有监督学****但是由于有限的标注数据和复杂的语言环境,这个方法的效果受到很大的限制。基于半监督学****的时间表达式识别和归一化,可以通过有效利用未标注数据来提高模型的准确性和泛化能力,具有很大的研究潜力和应用价值。二、研究现状:在时间表达式识别和归一化方面,已经有很多相关的研究。在时间表达式识别方面,Boguraev和Ando提出了一种基于规则的方法,Marie和Ananiadou提出了一种机器学****方法,通过隐马尔可夫模型对时间表达式进行建模。在时间表达式归一化方面,Boguraev和Ando提出了一种基于规则的方法,Strotgen和Gertz提出了一种机器学****方法,使用支持向量机对时间表达式进行分类。三、研究目标:本研究旨在通过半监督学****的方法来提高时间表达式识别和归一化的准确性和泛化能力,具体目标如下:,有效利用未标注数据来提高模型的性能。,提高模型的泛化能力和准确性。,并与其他方法进行比较,评估模型的性能。四、研究计划:,建立一个基于半监督学****的时间表达式识别和归一化模型。,提高模型的性能。,通过自学****的方式利用未标注数据来提高模型性能。,并与其他方法进行比较。,总结研究成果,撰写论文。五、预期成果:本研究将提出一种基于半监督学****的时间表达式识别和归一化方法,通过有效利用未标注数据来提高模型的准确性和泛化能力。同时,本研究将探索使用半监督学****和深度学****的方法,优化时间表达式的表示,并在标准数据集上进行实验和比较。预计本研究的成果将具有一定的科学和应用价值。