基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的深度半監(jiān)督聚類模型

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摘 要：深度半監(jiān)督聚類旨在利用少量的監(jiān)督信息達(dá)到更好的聚類效果。然而，由于標(biāo)注成本昂貴，監(jiān)督信息的數(shù)量往往是有限的。因此，在監(jiān)督信息有限的情況下，如何選擇對(duì)聚類最有價(jià)值的監(jiān)督信息變得至關(guān)重要。針對(duì)以上問題，提出了基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的深度半監(jiān)督聚類模型（DASCM）。該模型設(shè)計(jì)了一種主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，能夠挑選出蘊(yùn)涵豐富信息的邊緣文本，并進(jìn)一步生成蘊(yùn)涵邊緣文本的高價(jià)值監(jiān)督信息。（剩余21709字）