资料介绍
针对语言评价资源的特点, 基于启发式约简算法的原理与运算过程, 可以更好的把数据挖掘技术应用于英语语言学话题跟踪评价体系中,从而解决英语语言学中的发掘问题。为了更好的分析以上算法在其中的应用, 我们用一个话题资源表来具体分析。通过分析计算,得出相应的结果,看能否达到语言学话题跟踪评价技术的要求。传统上进行评价时, 话题作者不但要对书中的闪光点进行肯定,同时也会针对书中存在的问题中肯的提出意见和建议,因此,积极的和消极的态度共同作用实现评价功能。总体上看,话题中,英语使用者相对来说更倾向于表现肯定的态度,肯定资源占语篇中评价资源总比例的 69.46%。从语用学角度分析,这是一种礼貌策略,是对话题者积极面子的维护,是积极的。再从情感、判断和鉴赏三个子系统进一步分析,表 1 说明了三者在本文所追踪的语料中的使用频率。
为了提高神经网络集成算法的泛化能力,很多研究者在构建神经网络集成模型过程中引入了特征选择技术,并取得了不错的效果。本文基于以前研究者的思想,在神经网络集成的个体网络生成阶段引入了该技术。本文首先简单介绍了特征选择的的定义,并对过滤式特征选择算法 ReliefF 进行简单描述,提出了一种基于交叉验证和 ReliefF 的神经网络集成算法,通过在 UCI 数据集上做仿真实验, 与单个 RBF 神经网络在分类准确率上进行比较分析,证明平均分类正确率比单网络分类器高,从而证明了该算法的有效性。本文无抄袭,作者全权负责版权事宜。参考文献 [1]Guyon I, Elissee A. An introduction to variable and feature selection. Journal of machine learning research, 2003, 3: 1157 ~ 1182. [2]Dash M, Liu H. Feature selection for classi?cations. Intelligent Data Analysis: An International Journal, 1997: 131~156. [3]Koller D, Sahami M. Toward optimal feature selection. In: Proceedings of International Conference on Machine Learning, 1996. 284~292. [4]Blake C, Keogh E, Merz C J. UCI repository of machine learning databases [EB/OL]。 Http://www.ics.uci.edu/mlearn/M L Repository. htm, 2003-12-12.
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