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中文摘要：
MIRA（Margin Infused Relaxed Algorithm）是一种超保守算法，在分类、排序、回归等应用领域都取得不错成绩．文中在传统MIRA算法基础上进行改进，提出k-bestMIRA（K—MIRA）与动态k-bestMIRA（DK．MIRA）算法．这两种算法能够根据学习进程自动调整优化约束条件，从而提高算法的收敛速度与性能．将K—MIRA与DK—MIRA用于定义类问题回答中的句子排序任务，取得较为满意的实验结果．
英文摘要：
Margin infused relaxed algorithm （MIRA） is an improved ultraconservative algorithm, which is successfully used in classification, ranking and regression. The k-best MIRA （K-MIRA） and dynamic k-best MIRA （DK-MIRA） are proposed. The improved MIRA reduces the optimization constraints progressively as training moves forward. The experiment is carried out on the task of sentence ranking in definitional question answering with K-MIRA and DK-MIRA. The experimental results show that the proposed algorithms greatly improve the performance.
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