一种基于维基百科的中文短文本分类算法

被引：15

作者：

赵辉

刘怀亮

机构：

[1] 西安电子科技大学经济与管理学院

来源：

图书情报工作 | 2013年 / 57卷 / 11期

关键词：

短文本分类; 维基百科; 词义消歧; 特征扩展;

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：

为解决短文本特征词少、概念信号弱的问题,结合维基百科进行特征扩展以辅助中文短文本分类。通过维基百科概念及链接等信息进行词语相关概念集合抽取、概念间相关度计算,利用消歧页结合短文本上下文信息解决一词多义问题,进而以词语间语义相关关系为基础进行特征扩展,以补充文本特征语义信息。最后,给出基于维基百科的中文短文本分类算法,并对其进行实验验证。结果表明,该算法能有效提高中文短文本分类效果。

引用

页码：120 / 124

页数：5

共 14 条

[1]

基于关联扩展的中文短文本分类方法研究.[D].曹叶盛.北京邮电大学.2012, 08

[2] Utilizing high-quality feature extension mode to classify chinese short-text [J].