众包域值标注算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国内发展研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国外发展研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关研究 | 第14-23页 |
| 2.1 数据标注 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据标注的要素 | 第14-15页 |
| 2.1.2 数据标注的分类 | 第15-16页 |
| 2.1.3 域值标注概念 | 第16-17页 |
| 2.2 众包系统 | 第17-20页 |
| 2.2.1 众包定义 | 第17-18页 |
| 2.2.2 众包与人工智能的结合 | 第18-19页 |
| 2.2.3 众包标注质量问题 | 第19页 |
| 2.2.4 现有众包学习算法 | 第19-20页 |
| 2.3 统计知识 | 第20-22页 |
| 2.3.1 最大似然估计（MLE） | 第20-21页 |
| 2.3.2 琴声不等式 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 众包域值标注算法 | 第23-38页 |
| 3.1EM算法介绍 | 第23-28页 |
| 3.1.1EM算法的推导 | 第23-26页 |
| 3.1.2EM算法流程 | 第26-28页 |
| 3.2 改进的EM算法 | 第28-35页 |
| 3.2.1 初值优化 | 第29-32页 |
| 3.2.2 算法模型优化 | 第32-35页 |
| 3.3 标签域确定算法 | 第35-36页 |
| 3.3.1 理论基础 | 第35-36页 |
| 3.3.2 距离公式改进 | 第36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 众包域值标注实验 | 第38-45页 |
| 4.1 众包标注平台介绍 | 第38-41页 |
| 4.1.1 标注任务描述 | 第39页 |
| 4.1.2 用户标注流程 | 第39-41页 |
| 4.2 实验设计与结果分析 | 第41-44页 |
| 4.2.1 数据集描述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 实验方案 | 第42页 |
| 4.2.3 准确率对比 | 第42-43页 |
| 4.2.4 标签域聚合对比 | 第43-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第45页 |
| 5.2 未来展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
