2019.3.2Training Classifiers with Natural Lauguage Explations

本文介绍了一种新的分类器训练框架,通过利用标注者的自然语言解释,使用基于规则的解析器转化标签,去除错误规则,加速分类器训练过程,并在关系抽取任务中取得良好效果。

看了两天才看完,途中自己做了点笔记,先记录下来,当然还会看第二遍,不足的地方或理解不对的地方再进行填补。

一、背景
训练精确的分类器需要大量的标签,但单个的标签智能提供有限的信息。
二、本文提出的观点:
1.一种新的训练分类器框架(模型),该框架中解析器为每一个标签提供自然语言解释。
2.提供解释的标签在训练分类器的时候更快。这里提供解释的标签可以与标签函数相联系。
3.由于标签函数固有的缺陷。简单的基于规则的解析器更有效。

标签函数:将标记的数据转化为大型的标记数据集,用于训练分类器。
什么是“启发式”:运用经验和实际行动寻找问题的答案或提高某种表现。(根据以往的经验规则进行标记、理解)

F1-score:在二分类中统计中,是对测试准确性的一种度量。

二、本文要点
在关系抽取中,本文利用标注时标注者提供的自然语言解释,使用极弱的基于规则的领域无关的解析器将转化为标记规则,并自动的去除了大多数矛盾的规则(即错误的标签函数),将其运用在大量未标注的数据中获取弱标记信息。利用弱监督的方法训练分类器并取得了不错的效果。

创新点:
1.利用了标注函数的给出的基于自然语言的解释,相对于更专业的结构化语言更为廉价。
2.使用了领域无关的弱解析器,却很简单的过滤掉了大多数错误的规则,并且提出部分“细微错误”,还带来了一些泛华能力的提升。

思考:为什么要为每一个标签提供自然语言解释?(这样做的优点是什么)
即使最简单的基于规则的解析器也能满足以下三点:
1.那些在语法上或不符合实际用的标签函数会被自动的删除掉。
2.在逻辑空间上优化的标签函数都比较精确甚至精度更高。
3.使用弱碱度技术可以有效融合一定的噪声。

这样做的意义:
可以跨任务布置语义解析器进行训练,而不需要设定特定任务的解析器。
比如:应用在配偶实例上的解析器可以应用于生物医学应用。

对比其他的方法:使用该方法比将标签转化为特征直接进行分类训练更加有效。

通过实验可以得出:当提供自然语言解释而不是使用单个标签时,可以更快的训练分类器。相应的F1-score得分将会提高两个数量及。

该框架的组成:
(1)语义分析器
(2)过滤器组
(3)标签聚集器

语义分析器:
将自然语言解释转化为一组逻辑形式代表的标签函数。

过滤器组:
尽可能的过滤掉不正确的标签函数,而剩下的函数将应用于未标记的实例,生成一个标签矩阵。

标签聚集器:
标签矩阵被传递给标签聚集器,标签聚集器则将这些相互冲突的、重叠的表签组合成一个标签。融合后的表签(即只具有一个标签)的实例将被应用于训练任意判别模型。

自然语言解释:(Explanation)
用来解释应用为什么要接受这个标签

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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