分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2016-05-03
摘要: 近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注。迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的新的一种机器学习方法。传统机器学习基于两个基本假设:(1) 用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2) 必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型。迁移学习降低了要求,目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量或没有有标签样本数据时的学习问题。本文对迁移学习算法以及相关理论研究进展进行了综述,并介绍了我们在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型。最后指出了迁移学习下一步可能的研究方向。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2016-05-03
摘要: 本文分析了大规模知识处理的主要研究内容,包括知识表示、知识获取和知识应用的背景、研究现状和发展动态,概括介绍了中科院计算所在基于双层缺省逻辑的知识表示研究、面向自由文本的概念、关系、事件获取和验证研究,以及基于大规模知识库的企业智能客服系统的应用情况。
分类: 计算机科学 >> 计算机网络 提交时间: 2016-05-03
摘要: 在网络跨媒体应用迅速兴起,网络内容对网络用户影响日益深刻的背景下,本文介绍了跨媒体分析与检索的相关理论和方法,包括如何提取网络跨媒体数据的多源自然属性和社会属性,揭示海量跨媒体的语义多样性及数据关联和内在信息传播机制,内容涵盖以下几方面:首先,讨论网络跨媒体数据的跨平台、多模态和来源广泛等特性及其带来的挑战和机遇,介绍跨媒体分析技术的特点和传统单一媒体分析的不同之处,以及跨媒体可能带来的科学和社会影响力;接下来,分别从跨媒体语义分析与理解、跨媒体关联建模和跨媒体社群分析等三个方面介绍跨媒体分析与检索技术的国内外研究现状;最后,介绍中科院计算所智能信息处理重点实验室在跨媒体语义分析理解,跨媒体中热点事件和话题分析以及跨媒体用户行为分析等方面的研究情况。