本文關(guān)鍵詞：基于領域本體的文本挖掘研究

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【摘要】：采用本體與文本文挖掘相結(jié)合的方法,提出了基于領域本體的文本挖掘模型。首先創(chuàng)建本體結(jié)構(gòu),引入本體的"概念-概念"相關(guān)度矩陣,利用基于本體概念的向量空間模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)的向量空間模型來表示文檔,并在此基礎上進行文本挖掘。
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所;農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息服務技術(shù)重點實驗室;中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所;
【基金】：公益性科研院所基本科研業(yè)務費專項資金(No.2012-J-08)
【分類號】：H05
【正文快照】： 將數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)應用于分析以自然語言描述的文本,這種方法被稱為文本挖掘(Text Mining)或文本知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Text)。與傳統(tǒng)自然語言處理關(guān)注詞語和句子的理解不同,文本挖掘的主要目標是在大規(guī)模文本集中發(fā)現(xiàn)隱藏的有意義的知識,即對文本集的理解和文本間

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8 盧q，

本文編號：1212283