[发明专利]一种维基百科概念依赖关系识别方法有效
| 申请号： | 202011600680.2 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112612897B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 肖奎;王时绘;张䶮;娄园园;周洋 | 申请（专利权）人： | 湖北大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F18/214;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人： | 刘杰 |
| 地址： | 430062 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种维基百科概念依赖关系识别方法，包括如下步骤：由至少两个的基分类器组成Bagging分类器，并由至少两个Bagging分类器组成的Boosting分类器；用Boosting分类器对数据集进行训练：样本经过所有的Bagging分类器后，得到最终的分类结果；输入测试样本，Boosting分类器预测当前样本概念对间的依赖关系；本发明的方法，同时结合Bagging和Boosting两种集成技术的优点来预测维基百科概念之间的依赖关系，将AdaBoost算法当中的基分类器换成基于Bagging的集成学习分类器，这样AdaBoost既能发挥自己在权值分配上的优势，还能结合Bagging算法在样例选择上具有随机独立的特点，分类结果更为准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 百科 概念 依赖 关系 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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