基于量化同义词关系的改进特征词提取方法

被引：5

作者：

徐建民 ^{[1
]}

刘清江 ^{[1
]}

付婷婷 ^{[1
]}

戴旭 ^{[2
]}

机构：

[1] 河北大学数学与计算机学院

[2] 河北大学传媒实验教学中心

来源：

河北大学学报(自然科学版) | 2010年 / 30卷 / 01期

关键词：

特征提取; TF-IDF; 同义词; 知网; 同现概率;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

提出一种基于量化同义词关系的改进的TF-IDF文本特征词提取方法.该方法将在同一文本中出现的某个词的同义词做为一个集合,在传统TF-IDF方法计算的词语权重的基础上对同义词集合中的词语及其相关词进行权重调整,通过相似度对同义词集合中的词语进行了合并加权.实验证明该方法对文本中的同义词及其相关词进行了有效处理,提高了文本特征词提取的准确性.

引用

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页数：5

共 9 条

[1] 基于同义词词林的文本特征选择与加权研究 [J].