基于语义的文档特征提取研究方法

发布时间：2017-10-14 18:10

  本文关键词：基于语义的文档特征提取研究方法

  更多相关文章： 特征词 语义距离 信息增益 文本分类

【摘要】：中文文本特征词选取是文本处理的重要方面,对文本分类有重要影响。现有的文本特征提取方法存在生成特征向量维数高、依赖训练集、忽略低频关键词等不足。利用《同义词词林》计算词语之间的语义距离,通过聚类算法筛选类别的主题相关词,最后通过信息增益算法从主题相关词中选取特征词。以宏F值和微F值为评价指标,通过有效性实验和对比实验表明,该方法的文本特征选取效果优于其他经典算法。
【作者单位】： 中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院;中国石油大学(北京)油气数据挖掘北京市重点实验室;中海油研究总院信息数据中心;
【关键词】： 特征词 语义距离 信息增益 文本分类
【基金】：国家高新技术研究发展计划(2009AA062802) 国家自然科学基金(60473125) 中国石油(CNPC)石油科技中青年创新基金(05E7013) 国家重大专项子课题(G5800-08-ZS-WX)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言为了提高中文信息处理的效率,帮助人们全面地掌握自己所需要的信息,特征提取成为研究热点。本文主要介绍基于文档的特征提取,文档特征可以代表相应文档,在区分文档类别时能减少处理词语数量、降低向量空间维度、简化计算、提高速度和效率,并且能够清晰、直接地代表文档主

【参考文献】

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本文编号：1032427