| Summary: | В работе предложен метод обобщения метрических алгоритмов классификации. В результате применения его к алгоритму k-ближайших соседей (kNN), получен новый метрический алгоритм классификации, применимый к последовательностям данных - SkNN (Structured kNN). Эффективность полученного алгоритма была экспериментально проверена на эталонных наборах данных CoNLL 2000 и UJI Pen Characters, в которых решались, соответственно, задачи разметки и классификации последовательностей. Эксперимент показал, что точность предложенного алгоритма превосходит точность других алгоритмов, широко используемых для решения аналогичной задачи, в частности, алгоритма CRF.
|
|---|
