k-best MIRA和动态k-best MIRA  

k-best MIRA and Dynamick-best MIRA

作　　者：曹均阔[1,2] 沈超[1] 黄萱菁[1] 吴立德[1] 

机构地区：[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海200433 [2]南昌航空大学信息工程学院,南昌330063

出　　处：《模式识别与人工智能》2009年第6期821-826,共6页Pattern Recognition and Artificial Intelligence

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.60435020;60503070)

摘　　要：MIRA(Margin Infused Relaxed Algorithm)是一种超保守算法,在分类、排序、回归等应用领域都取得不错成绩.文中在传统MIRA算法基础上进行改进,提出k-best MIRA(K-MIRA)与动态k-bestM IRA(DK-MIRA)算法.这两种算法能够根据学习进程自动调整优化约束条件,从而提高算法的收敛速度与性能.将K-MIRA与DK-MIRA用于定义类问题回答中的句子排序任务,取得较为满意的实验结果.Margin infused relaxed algorithm （MIRA） is an improved ultraconservative algorithm, which is successfully used in classification, ranking and regression. The k-best MIRA （K-MIRA） and dynamic k-best MIRA （DK-MIRA） are proposed. The improved MIRA reduces the optimization constraints progressively as training moves forward. The experiment is carried out on the task of sentence ranking in definitional question answering with K-MIRA and DK-MIRA. The experimental results show that the proposed algorithms greatly improve the performance.

关 键 词：在线算法 MIRA 分类 定义类问题回答 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]