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基于领域词语本体的短文本分类
被引:39
作者
:
论文数:
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机构:
宁亚辉
樊兴华
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机构:
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
樊兴华
吴渝
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机构:
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
吴渝
机构
:
[1]
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
来源
:
计算机科学
|
2009年
/ 36卷
/ 03期
关键词
:
短文本;
本体;
知网;
文本分类;
语义;
义元;
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
:
短文本自身长度较短,描述概念能力弱,常用文本分类方法都不太适用于短文本分类。提出了基于领域词语本体的短文本分类方法。首先抽取领域高频词作为特征词,借助知网从语义方面将特征词扩展为概念和义元,通过计算不同概念所包含相同义元的信息量来衡量词的相似度,从而进行分类。对比实验表明,该方法在一定程度上弥补了短文本特征不足的缺点,且提高了准确率和召回率。
引用
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页码:142 / 145
页数:4
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