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基于概念聚类的领域本体图中文文本分类

发布时间:2017-09-16 05:12

  本文关键词:基于概念聚类的领域本体图中文文本分类


  更多相关文章: 词消歧 半监督 概念聚类 HowNet字典 二分类关系 领域本体图


【摘要】:基于半监督概念聚类技术,提出一种改进的领域本体图中文文本分类算法。根据领域本体图结构模型,创建中文文本分类的本体学习框架,利用HowNet字典实现术语提取并建立中文术语-术语关系映射。依据术语间的权重连接关系,设计二分类关系的KLSeeker本体中文文本分类算法,并通过基于概念聚类的本体图半监督学习,实现中文文本的精确分类。实验结果表明,与基于非负张量分解的中文文本分类算法相比,该算法具有更高的分类精度。
【作者单位】: 常州大学信息科学与工程学院;
【关键词】词消歧 半监督 概念聚类 HowNet字典 二分类关系 领域本体图
【基金】:国家自然科学基金(61272367)
【分类号】:TP391.1
【正文快照】: 0概述本体图(Ontology Graph,OG)是现实中知识的一种基本表示形式。从计算机科学和信息科学角度来看,本体定义了一组可以建模的具有代表性的原语与知识或话语的域[1]。本体是知识表示语言发展中知识信息系统构建的关键领域[2]。当前有许多代表性的本体学习方法[3-6],可获得所

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本文编号:861061

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