25、利用合成数据实现单样本类别学习及自然语义网络相似度计算

利用合成数据实现单样本类别学习及自然语义网络相似度计算

在机器学习和知识表示领域，有两个重要的研究方向值得深入探讨，一是利用合成数据实现单样本类别学习，二是自然语义网络相似度的计算。下面将详细介绍这两方面的研究内容。

利用合成数据实现单样本类别学习

在分类任务中，数据的稀缺以及对象复杂度差异导致的距离度量问题，一直是困扰研究者的难题。为了解决这些问题，研究人员提出了一系列方法。

相关工作与背景

• 最近邻算法与CK - 1距离 ：在众多分类算法中，简单的最近邻（NN）算法在很多领域具有很强的竞争力，因为它可以使用任何距离度量。本文采用了一种新的距离度量——CK - 1距离，它与其他方法（如Gabor滤波器、傅里叶变换等）有两个重要区别。其一，它能同时考虑形状和纹理；其二，它完全无参数，避免了过拟合问题。CK - 1是基于压缩的距离度量，距离范围在0到“软”1之间，相似对象距离接近0，不相似对象距离接近1或稍大。虽然该距离度量在历史文档处理领域已证明了其效率，但在使用时仍面临两个问题。
• 数据稀缺与复杂度差异问题 ：第一个问题是数据稀缺，所有分类算法都受益于更多的数据，但本研究允许每个类别只有一个样本。第二个问题是一些距离度量可能会高估“复杂”但相似对象之间的距离，例如字母“T”和“U”相对于“A”和“B”更复杂，即使在同一字体中，不同字母的复杂度也存在差异，这种复杂度差异会给最近邻分类带来问题。

合成数据生成技术

合成数据生成技术常用于补充数据集，若每个样本可以用特征向量描述，可通过添加随机高