本文關鍵詞：基于語義的文檔特征提取研究方法

  更多相關文章： 特征詞 語義距離 信息增益 文本分類

【摘要】：中文文本特征詞選取是文本處理的重要方面,對文本分類有重要影響。現有的文本特征提取方法存在生成特征向量維數高、依賴訓練集、忽略低頻關鍵詞等不足。利用《同義詞詞林》計算詞語之間的語義距離,通過聚類算法篩選類別的主題相關詞,最后通過信息增益算法從主題相關詞中選取特征詞。以宏F值和微F值為評價指標,通過有效性實驗和對比實驗表明,該方法的文本特征選取效果優(yōu)于其他經典算法。
【作者單位】： 中國石油大學(北京)地球物理與信息工程學院;中國石油大學(北京)油氣數據挖掘北京市重點實驗室;中海油研究總院信息數據中心;
【關鍵詞】： 特征詞 語義距離 信息增益 文本分類
【基金】：國家高新技術研究發(fā)展計劃(2009AA062802) 國家自然科學基金(60473125) 中國石油(CNPC)石油科技中青年創(chuàng)新基金(05E7013) 國家重大專項子課題(G5800-08-ZS-WX)資助
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言為了提高中文信息處理的效率,幫助人們全面地掌握自己所需要的信息,特征提取成為研究熱點。本文主要介紹基于文檔的特征提取,文檔特征可以代表相應文檔,在區(qū)分文檔類別時能減少處理詞語數量、降低向量空間維度、簡化計算、提高速度和效率,并且能夠清晰、直接地代表文檔主

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本文編號：1032427