Open-set pattern recognition and its application in information extraction from text
In traditional supervised learning, the training set contains the same classes that appear in the testing set. However, the classifier may encounter previously unseen classes in the actual world, which is likely to create errors if a close-set classifier divides these data into the original category...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Ke, Yizhen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Mao Kezhi |
التنسيق: | Thesis-Master by Coursework |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164148 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Named entity recognition for information extraction
بواسطة: Tan, Samantha Swee Yun
منشور في: (2022) -
Keyword and named entity recognition on emergency call texts
بواسطة: Hu, Wanyu
منشور في: (2020) -
Training deep neural network models for accurate recognition of texts in scenes
بواسطة: Lim, Joshen Eng Keat
منشور في: (2020) -
Keyword and named entity recognition on air traffic control text
بواسطة: Tay, Nikole Qiwei
منشور في: (2020) -
Training deep network models for accurate recognition of texts in scenes
بواسطة: Teo, Ren Jie
منشور في: (2020)