本文關(guān)鍵詞：基于概念聚類的領(lǐng)域本體圖中文文本分類

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【摘要】：基于半監(jiān)督概念聚類技術(shù),提出一種改進的領(lǐng)域本體圖中文文本分類算法。根據(jù)領(lǐng)域本體圖結(jié)構(gòu)模型,創(chuàng)建中文文本分類的本體學習框架,利用HowNet字典實現(xiàn)術(shù)語提取并建立中文術(shù)語-術(shù)語關(guān)系映射。依據(jù)術(shù)語間的權(quán)重連接關(guān)系,設(shè)計二分類關(guān)系的KLSeeker本體中文文本分類算法,并通過基于概念聚類的本體圖半監(jiān)督學習,實現(xiàn)中文文本的精確分類。實驗結(jié)果表明,與基于非負張量分解的中文文本分類算法相比,該算法具有更高的分類精度。
【作者單位】： 常州大學信息科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 詞消歧 半監(jiān)督 概念聚類 HowNet字典 二分類關(guān)系 領(lǐng)域本體圖
【基金】：國家自然科學基金(61272367)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0概述本體圖(Ontology Graph,OG)是現(xiàn)實中知識的一種基本表示形式。從計算機科學和信息科學角度來看,本體定義了一組可以建模的具有代表性的原語與知識或話語的域[1]。本體是知識表示語言發(fā)展中知識信息系統(tǒng)構(gòu)建的關(guān)鍵領(lǐng)域[2]。當前有許多代表性的本體學習方法[3-6],可獲得所

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本文編號：861061