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副研究員  |  張復  
 
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Research Descriptions
 

        我近年研究的重心放在幾種模式分類的技術上,包括(1)調適性原型學習算則,特別有助於類別數量龐大的資料集合,(2) 以隨機分割的方法來從事支持向量機(SVM)的訓練,以大量提升SVM 的訓練速度,並且維持原水平的測試正確率,(3) 使用多重特徵評估的方法來從事特徵選取以提升分類的正確率。這些技術可以應用在中文的辨識(常用的中文字種類有六千,總共則有一萬三千),多語言文件的語言分類,文件的分類,本體論的分析,以及各種生物性的問題,在這些問題裡尋找到關鍵的特徵可以導致分類正確率的提升。

 
 
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