基于遗传算法的自然语言参数阈值优化方法

摘要

提出了一种基于遗传算法的动词-动词搭配参数阈值自动优化方法.该方法的主要优点表现在三个方面:①该方法是一种数据驱动的机器学习方法,在一定程度上避免了经验性方法确定参数阈值所固有的人为误差;②与经验性方法每次分别确定一个参数阈值不同,该方法是一种多参数整体阈值优化方法;③不像经验性方法那样给不同数据提供的是同一组参数阈值,该方法能动态获得适合于不同规模或不同领域数据的参数阈值.对比实验表明,使用本方法所获得的4个阈值对于提高动词-动词搭配F值的效果明显.本方法不仅适用于动词-动词搭配参数阈值的选取,也适用于其它多参数阈值选取问题,如规则边界优化,分类与聚类参数阈值优化等.