自然语言处理中半监督算法的应用

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1、自然语言处理中半监督算法的应用　　摘要自然语言处理技术在快速发展中，为人们的生活带来了一定的便捷。监督学习方法在自然语言处理技术发展过程中起到了推动型作用，但是监督学习方法在落实过程中对于有关资料的依赖性较高，非常容易出现标注预料缺乏的问题。在这种情况下，半监督学习就是一种最为的选择。半监督学习主要是对于标记数据与无标记数据同时进行应用，这样能够充分利用标记数据，进而推动自然语言处理技术的发展。　　【关键词】半监督学习跨语言词性标注主动学习　　半监督学习是近几年机器学习领域内最为热点的一个课题，主要就是对于标记数据与无标记数据利用进行分析研究，进而获得比原

2、有有监督学习方法更加优良的功能。半监督学习理念只从推出之后，科研人员研究了较多的方法，但是现在实际应用过程中还是存在较多并未标注的数据，在标注数据获取上面具有较高的难度，未标记数据数量远远超过标记数据数量。就以生物学角度而言，科研人员在蛋白质结构分析上面可以花费多年的研究时间，其中无标记样本数量占据大部分。　　1基于主动学习的半监督支持向量机研究与应用　　1.1半监督支持向量机的定义　　半监督支持向量机是一种具有代表性的半监督机器学习算法，是支持向量?C算法内的一个分支结构。分类准测也就是对于最大与最小风险数值对于标准进行检测。半监督支持向量机与聚类假设十

3、分吻合，聚类假设主要表示在将分类界面内的数据最大程度进行分析之后，所划分得到的区域。　　1.2最优化方法　　半监督支持向量机在对于最优化目标寻找过程中，只有一个目的就是对于非凸优化问题进行分析，大部分科研人员在研究过程中都是应用求近似解的方式，通过迭代的形成，逐渐寻找到优化目标。在对于非凸优化问题计算过程中，最为主要的限制因素就是半监督支持向量机。本文在最优化方法分析研究过程中，利用平均随机梯度下降的方法进行分析。　　随机梯度下降算法是随机近似算法被的重要组成部分，在机器学习结构内应用十分广泛，例如支持向量机。随机梯度下降算法应用最为主要的一个优势就是能够

4、对于权重向量进行在线更新。　　就随机近似算法理论而言，在实际应用过程中无法计算到最佳结果，但是伴随着近几年科研人员对其深入性研究分析，科研人员研究发现，训练数据在保证充足的情况下，在迭代计算过程中，随机梯度下降类算法能够计算得出最优结果。这个发现对于开展大规模训练活动而言，对于整个活动开展具有促进性意义。平均随机梯度下降与原有随机梯度下降在应用效果上面相比较，所具有的收敛速度更加快速，计算稳定性也得到了显著提高。　　正常情况下，对于样本进行梯度计算求和结果，等同于每次对于样本的随机性选择，对于梯度进行计算，权重也能够在线更新。　　2基于图的半监督算法在自然

5、语言处理中的应用　　近几年，科研人员对于图的半监督算法给与了较高的关注，主要原因是由于图的半监督算法与一般假设相比较，应用更加便捷，解释十分容易，在应用的领域内都取得了良好的效果。但是，图的半监督算法在应用过程中十分繁琐，同时由于计算流程属于直推式的，这样也就表示在对于测试集更换之后，需要重新进行计算。图的半监督算法在小数据集上面虽然取得了一定成果，但是在大规模数据上面应用还存在一定不足。基于图的半监督算法在自然语言处理中应用，主要原因有两个，分别是复杂度较高与计算代价。　　2.1基于图的半监督算法　　基于图的半监督算法在实际应用过程中，就是将样本内全部数

6、据构建成为一个相似性较高的图，图上面所具有的每一个点都能够代表一个样本内的数据，两个节点之间的间距一般情况下标示样本之间所具有的相似度，表示出两个样本之间所具有的关联。在对于相似性进行定义过程中，主要有两种方法，年分别是高斯核与K紧邻。　　2.2NLP任务中图算法数据稀疏问题的解决方法　　2.2.1词向量简介　　近几年，词向量在自然语言内得到了显著关注。词向量主要是在深度学习算法之后计算得出，词向量应用到自然语言处理领域内，最为关键的一个技术就是词语用法。　　在自然语言处理领域内，统计方法已经成为主流方法，自然语言问题在转变为机器学习问题的时候，首先就需要

7、应用数学符号对于自然语言问题进行表示。　　在词向量没有产生之前，自然语言处理应该最为广泛的方式为one-hot，这种表示方法主要就是将自然语言转变为o/l向量，向量的长度就是词语长短。　　2.2.2词汇化特征与词向量特征的使用方式　　在对于词汇化特征与词向量特征使用方式分析研究过程中，就以词性标注任务作为研究对象，对于词向量特征怎样提高标准精确性进行分析研究。　　在自然语言处理领域内，最为基础性技术就是词性标注，为每个词汇标注针对性信息。正常情况下，在对于词性标注过程中，可以将其看成序列标注问题，部分科研人员还将其看成分类问，本文在分析研究中，就将其看称为

8、分类问题。要是文内一共具有n个词性，在对于每一个词进行标注过程中，