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一种基于宽度随机森林的句法依存模型、训练方法和分析方法

摘要

本发明公开了一种基于宽度随机森林的句法依存模型、训练方法和分析方法,适用于句法依存分析使用。将随机森林集成模型用于基于转移的句法依存分析中,进行局部依存构建预测,主要包括模型设计和模型训练两部分,模型设计部分主要包括特征映射层和增强层的设计、输出权重的设计两部分,通过设计随机森林和完全随机森林组成的神经网络节点,以自适应调节模型的宽度,通过节点的平均准确率得到本地权重计算输出权重,最后求解最终输出向量。其自动化程度高,通过训练自适应决定模型大小,理论分析容易、可解释性以及并行化能力强。

著录项

  • 公开/公告号CN110458181B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国矿业大学;

    申请/专利号CN201910494216.0

  • 申请日2019-06-06

  • 分类号G06F40/211(20200101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人李悦声

  • 地址 221116 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学科研院

  • 入库时间 2022-08-23 12:59:42

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