简介：情绪分类上的State-of-the-arts研究典型地是域依赖者并且限制域。在这份报纸，我们试图减少领域相关性并且由建议一个有效多域情绪分类算法同时改进全面性能。我们的方法采用多重分类器联合的途径。在这条途径，我们首先与领域独立训练单个领域分类器特定的数据，然后为最后的决定联合分类器。我们的实验比两个挑选领域分类途径的证明这条途径更好表现(个别地使用训练数据)并且混合领域分类途径(都简单地联合训练数据)。特别地，有加权的和统治的分类器联合在单个领域分类上获得27.6%的平均错误减小。

简介：Inthispaper,anewapproachispresentedtofindthereferencesetforthenearestneighborclassifier.Theoptimalreferenceset,whichhasminimumsamplesizeandsatisfiesacertainerrorratethreshold,isobtainedthroughaTabusearchalgorithm.Whentheerrorratethresholdissettozero,thealgorithmobtainsanearminimalconsistentsubsetofagiventrainingset.Whilethethresholdissettoasmallappropriatevalue,theobtainedreferencesetmaycompensatethebiasofthenearestneighborestimate.AnaspirationcriterionforTabusearchisintroduced,whichaimstopreventthesearchprocessfromtheinefficientwanderingbetweenthefeasibleandinfeasibleregionsinthesearchspaceandspeeduptheconvergence.Experimentalresultsbasedonanumberoftypicaldatasetsarepresentedandanalyzedtoillustratethebenefitsoftheproposedmethod.Comparedtoconventionalmethods,suchasCNNandDasarathy'salgorithm,thesizeofthereducedreferencesetsismuchsmaller,andthenearestneighborclassificationperformanceisbetter,especiallywhentheerrorratethresholdsaresettoappropriatenonzerovalues.TheexperimentalresultsalsoillustratethattheMCS(minimalconsistentset)ofDasarathy'salgorithmisnotminimal,anditscandidateconsistentsetisnotalwaysensuredtoreducemonotonically.Acounterexampleisalsogiventoconfirmthisclaim.

简介：包分类被学习十年了；它基于一个给定的规则集合分类包进特定的流动。当定义软件的网络被建议，包分类的一个最近的趋势是放大五元组的模型到多元组。一般来说，多重地上的包分类是一个复杂问题。尽管大多数存在softwarebased算法在实践被证明非凡，他们对经典五元组的模型仅仅合适并且对困难被扩大规模。同时，硬件特定的答案不可弯曲、昂贵，并且他们中的一些是消费的力量。在这份报纸，我们为多核心系统建议一条通用的多维的包分类途径。在我们的途径，新奇数据结构和四个基于分解的算法被设计优化分类并且规则更新。为多地规则，一个规则集合根据领域的数字被切成几部分。每部分独立地工作。这样，这些地在平行被寻找，所有部分结果最后一起被合并。表明我们的途径的可行性，我们实现一个原型并且评估它的产量和潜伏。试验性的结果证明我们的途径比另外的分解底的算法和43%更低的潜伏的完成40%更高的产量平均比另外的算法的统治增长更改。而且，我们的途径平均节省39%记忆消费并且有好可伸缩性。

简介：这份报纸建议在命名实体之间的语义关系察觉和分类(RDC)的一个树核方法。它在RDC的以前的树核方法解决二个批评问题。首先，一个新树内核被介绍更好由与上下文易感知并且子树的近似匹配启用标准卷绕旋转树内核在一棵分析树上捕获固有的结构的信息。第二，充实的分析树结构被建议很好导出必要结构的信息，例如，合适的潜伏的注解，从一棵分析树。ACERDC语料库上的评估证明新树核和充实的分析树结构显著地作出贡献到RDC和我们大部分超过最先进的树核方法。