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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明涉及标签数据领域，公开了一种基于生成式模型的标签标注方法，本发明根据获取Corr‑LDA模型，并根据折棒理论将所述Corr‑LDA模型构建成Corr‑HDP模型；在所述Corr‑HDP模型中将β截断为k维；获取正样本和未标注样本并将所述正样本和未标注样本作为训练集的半监督学习框架；将所述半监督学习框架应用至所述Corr‑HDP模型上更新所述半监督学习框架中的每一个样本的似然概率；通过更新后的所有样本的似然概率，加强所有标签和特征之间的关联性以实现标注分类的准确性和完整性，既能对训练集中存在的不完整标注样本进行标签补全，又能对新的完全未标注的样本进行准确的标签预测，实现了解决不完整标注的技术效果。

主权项：1.一种基于生成式模型的标签标注方法，其特征在于，所述方法包括：获取Corr-LDA模型，并根据折棒理论将所述Corr-LDA模型构建成Corr-HDP模型；在所述Corr-HDP模型中将β截断为k维；获取正样本和未标注样本并将所述正样本和未标注样本作为训练集的半监督学习框架；将所述半监督学习框架应用至所述Corr-HDP模型上更新所述半监督学习框架中的每一个样本的似然概率；通过更新后的所有样本的似然概率，加强所有标签和特征之间的关联性以实现标注分类的准确性和完整性，其中，样本为图像；所述获取Corr-LDA模型，并根据折棒理论将所述Corr-LDA模型构建成Corr-HDP模型的步骤，包括：获取Corr-LDA模型，使用折棒理论的记号法以获取标记：β～Stickα，π～DPα^π，β；设定随机变量y～Uniform1,…，Ni来关联同一个样本中的特征和标签；给定一个样本i，生成个Ni特征bi,l，服从以为参数的多项式分布；对于Mi个标签中的任一个标签，用y来随机选择Ni个特征中的一个特征，以生成这个特征的隐藏变量z为条件生成相应的标签wi,j，其中服从以为参数的多项式分布；所述在所述Corr-HDP模型中将β截断为k维的步骤，包括：π在所述Corr-HDP模型中将β截断为K维，其中π～DPα，β近ππ似为π～Dirichletαβ1，…，αβK；所述获取正样本和未标注样本并将所述正样本和未标注样本作为训练集的半监督学习框架的步骤，包括：获取不完整标注训练集D，对于每一个标签Li∈L都存在一个集合对Pj×Sj，其中Pj∈D表示正样本集，Sj∈D表示混合样本集，

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于生成式模型的标签标注方法