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基于句法决策树和SVM的短文本语境识别模型
被引:7
作者
:
王峥
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烽火通信科技股份有限公司南京研发部
烽火通信科技股份有限公司南京研发部
王峥
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刘师培
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武汉邮电科学研究院
烽火通信科技股份有限公司南京研发部
刘师培
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彭艳兵
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烽火通信科技股份有限公司南京研发部
烽火通信科技股份有限公司南京研发部
彭艳兵
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]
机构
:
[1]
烽火通信科技股份有限公司南京研发部
[2]
武汉邮电科学研究院
来源
:
计算机与现代化
|
2017年
/ 03期
关键词
:
中文文本处理;
语境识别;
决策树;
N-gram模型;
SVM分类器;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
:
摘要
:
随着社会生活网络化的日趋成熟,在很多研究和商业领域里都遇到了中文文本处理问题。不断深化的文本分类研究需要从文本的各个方面来解析文本信息,语义解析是文本挖掘的关键技术,语境识别可以应用在许多文本挖掘技术中,比如情感分析、舆情分析等。基于句法决策树、N-gram模型的特征要素提取方法和SVM分类器,提出一种语境分类模型,解决字词在不同语境下的多义性问题。该模型具有良好的泛化能力,在批量处理时具有很好的通用效果,能比较有效地解决文本挖掘中语境识别难题。
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