【摘要】语料库的数量和质量对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取的性能具有重要的影响，而语料库的人工标注是一项十分耗时又费力的工作。另一方面，多语言语料库的出现以及机器翻译技术的发展，为研究多种语言之间的一致性和互补性提供了良好的契机。本文提出了三种跨语言关系抽取的方法，旨在提高多语言关系抽取性能的同时降低对语料库标注量的需求。研究内容包括以下三个方面：1）基于机器翻译的跨语言关系抽取。首先利用机 […]

【摘要】近年来,计算机视觉中的目标跟踪技术在各个领域的应用越来越广泛,而目标跟踪算法也随着研究的深入而不断加强。然而要想实现对视频目标的鲁棒性跟踪,仍然需要克服目标外观形变、光照变化、快速运动、遮挡问题等干扰。本文将视觉目标跟踪问题视为一个排序学习问题,利用排序支持向量机进行目标跟踪,提出了两种新的目标跟踪算法,并且应用于日益受到重视的红外视频下的目标跟踪问题,实现对红外视频目标的鲁棒性跟踪。本文 […]

【摘要】传统的机器学习中,要获得一个良好的分类器需要足够的有标号数据。然而在很多现实任务中,如生物基因分析、Web数据挖掘等领域,随着数据收集和存储技术的发展,获得大量无标号的数据相当容易,而对数据进行标注却非常困难或者代价高昂。因此,如何在少量有标号数据上提高分类器的泛化能力,成为了当前机器学习领域倍受关注的重要问题之一半监督学习在有标号数据的基础上,结合无标号数据进行学习,可以有效地克服标注瓶 […]