發(fā)布時間：2018-06-15 07:02

  本文選題：短文本分類 + 短文本相似度��； 參考：《電訊技術(shù)》2017年01期

【摘要】：針對基于語義的短文本相似度計算方法在短文本分類中準確率較低這一問題,提出了結(jié)合詞性的短文本相似度算法(GCSSA)。該方法在基于hownet("知網(wǎng)")語義的短文本相似度計算方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合類別特征詞并添加關(guān)鍵詞詞性分析,對類別特征詞和其他關(guān)鍵詞的詞性信息給定不同關(guān)鍵詞以不同的權(quán)值系數(shù),以此區(qū)別各種貢獻度詞項在短文本相似度計算中的重要程度。實驗表明,該算法進行文本相似度計算后應(yīng)用于短文本分類中較基于hownet的短文本分類算法在準確率宏平均和微平均上提升4%左右,有效提高了短文本分類的準確性。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy in short text classification based on semantic similarity calculation method, this paper proposes a GCSSAA similarity algorithm combined with part of speech. This method is based on the similarity calculation method of short text based on hownetnet semantics, combining with category feature words and adding keyword part of speech analysis. Different weight coefficients are given to different keywords in order to distinguish the importance of each kind of contribution word item in the calculation of short text similarity. The experimental results show that the proposed algorithm can improve the accuracy of short text classification by about 4% compared with hownet based text classification algorithm, and improve the accuracy of short text classification effectively.
【作者單位】： 重慶理工大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11547148) 重慶市教委科技計劃項目(16SKGH133) 重慶市社會科學規(guī)劃博士項目(2015BS059)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2021136