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在傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)中,實(shí)體被認(rèn)為是獨(dú)立同分布的.然而,現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)體之間通過復(fù)雜的方式相互關(guān)聯(lián).例如在超文本分類中,具有鏈接關(guān)系的頁面之間高度相關(guān).標(biāo)準(zhǔn)的分類方法是忽略實(shí)體之間的聯(lián)系,對(duì)每個(gè)實(shí)體單獨(dú)分類.本文將Markov邏輯網(wǎng)應(yīng)用到超文本分類中,旨在改善這一問題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了采用Markov邏輯網(wǎng)模型要比采用K最鄰近節(jié)點(diǎn)算法的分類效果好;同時(shí)將實(shí)體之間存在的聯(lián)系用于學(xué)習(xí)和推理對(duì)于分類也有一定的貢獻(xiàn).
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