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String核负实例语法特征提取算法
Kmeans方法 聚类 String核
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2009/11/30
通过String核方法把语法数据库中的负实例转化成核矩阵，采用Kmeans聚类算法对核矩阵进行聚类，将原始负实例数据库分成多个容量较小的特征数据表，使大规模O(n3)核矩阵转换为 ( )矩阵，以减少运算量。分析语法检查精度随Kmeans聚类参数的变化规律。实验结果表明，该算法在不降低语法检查精度的前提下提高了语法检查速度。
基于String Kernel和KPCA的负实例语法特征提取算法
String Kernel 核主成分分析 负实例
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2009/7/29
提出通过String Kernel方法把负实例语法数据库中的负实例转化成核矩阵，再用Kernel Principal Component Analysis（KPCA）对转换的核矩阵进行特征提取，进而可将原始负实例数据库按照这些特征分成多个容量较小的特征表。通过构造负实例特征索引表设计了一个分类器，待检查的句子通过此分类器被分配到某个负实例特征表里进行匹配搜索，而此特征表的特征属性数和记录数要远远小...