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《计算机应用与软件》2015,(11)
传统的文本信息抽取算法通常基于词典、规则或其他模型实现,但由于词典建立困难、规则设定模糊或模型结构单一等原因,信息抽取的准确性通常较低。针对传统的文本信息抽取算法存在的多种不足,提出一种基于混合模型的文本信息抽取算法。该算法融合了多种信息抽取方法,引入支持向量机对信息进行分类,利用S型函数拟合调整模型参数,并采用数据平滑技术优化模型概率空间。实验结果表明,与传统的文本信息抽取算法相比,该算法信息抽取的精确度和召回率明显提高,具有较好的可行性。 相似文献
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词共现文本主题聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文本主题是文本聚类的关键,而文档中共现词对对文档主题的表现力非常强.因此,在对现有文本主题挖掘和共现词对抽取算法深入研究的基础上,提出了一种基于关联规则词共现的文本主题聚类算法(TCABARWC),即首先采用关联规则挖掘算法抽取文档共现词对,利用词共现提取文本主题信息,然后根据共现词对建模并实现共现词对相似度量,最后结合层次聚类算法实现文本聚类.实验结果表明,相比其他聚类算法,基于关联规则共现词对的层次聚类算法,大大降低了文本向量的维度以及算法复杂度,在聚类效率和准确性上都有显著提高,并获得了较好的聚类效果. 相似文献
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熊壮 《计算机工程与应用》2012,48(10):160-163
产品特征抽取是文本观点抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一,提出了一种基于无监督学习的产品特征自动抽取方法。该方法从产品评论语句中抽取文本模式,以文本模式作为特征,将产品评论中所有的名词和名词短语(除产品名称)表示为向量,采用聚类算法将表示为向量的名词和名词短语聚为两类,以产品名称作为外部知识,利用表示"整体-部件"关系的文本模式识别产品特征集合。实验结果表明,该方法在电子产品领域的产品评论语料上取得了较好的实验效果。 相似文献
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基于向量空间模型(VSM)的文本聚类会出现向量维度过高以及缺乏语义信息的问题,导致聚类效果出现偏差。为解决以上问题,引入《知网》作为语义词典,并改进词语相似度算法的不足。利用改进的词语语义相似度算法对文本特征进行语义压缩,使所有特征词都是主题相关的,利用调整后的TF-IDF算法对特征项进行加权,完成文本特征抽取,降低文本表示模型的维度。在聚类中,将同一类的文本划分为同一个簇,利用簇中所有文本的特征词完成簇的语义特征抽取,簇的表示模型和文本的表示模型有着相同的形式。通过计算簇之间的语义相似度,将相似度大于阈值的簇合并,更新簇的特征,直到算法结束。通过实验验证,与基于K-Means和VSM的聚类算法相比,文中算法大幅降低了向量维度,聚类效果也有明显提升。 相似文献
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针对网页噪音和网页非结构化信息抽取复杂度高的问题,提出一种基于标签路径聚类的文本信息抽取算法。对网页噪音进行预处理,根据网页的文档对象模型树结构进行标签路径聚类,通过自动训练的阈值和网页分割算法快速判定网页的关键部分,根据数据块中的嵌套结构获取网页文本抽取模板。对不同类型网站的实验结果表明,该算法运行速度快、准确度高。 相似文献
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针对当前互联网网页越来越多样化、复杂化的特点,提出一种基于结构相似网页聚类的网页正文提取算法,首先,根据组成网页前端模板各“块”对模板的贡献赋以不同的权重,其次计算两个网页中对应块的相似度,将各块的相似度与权重乘积的总和作为两个网页的相似度。该算法充分考虑结构差别较大的网页对网页正文提取的影响,通过计算网页间相似度将网页聚类,使得同一簇中的网页正文提取结果更加准确。实验结果表明,该方法具有更高的准确率,各项评价指标均有所提高。 相似文献
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由于网页信息具有异构和动态的特点,致使现有的大多数网页信息抽取方法都存在适用性差的问题。为此,将传统的文本分类器和隐式马尔可夫学习策略结合起来,提出了一种基于多学习策略的网页信息抽取方法。该方法在获得网页文本记录的局部最优分类抽取结果基础上,还利用了整个网页文本结构信息对抽取结果进行进一步优化。实验结果表明,该方法不需要对新的站点进行学习,就能获得较高的信息召回率和抽取精度,具有较强的适用性。 相似文献
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SVM增量学习算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
SVM是在模式分类中表现优秀的一种分类方法。通过对现有SVM的两种增量算法的分析,给出了改进措施,在此基础上结合类加权思想.提出了一种新的加权增量SVM学习算法。并将其应用于Web文本分类中。 相似文献
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SVM是在模式分类中表现优秀的一种分类方法。通过对现有SVM的两种增量算法的分析,给出了改进措施,在此基础上结合类加权思想,提出了一种新的加权增量SVM学习算法。并将其应用于Web文本分类中。 相似文献
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基于网页结构树的Web信息抽取方法 总被引:9,自引:1,他引:9
提出了网页结构树提取算法及基于网页结构树的Web信息抽取方法。抽取信息时,在网页结构树中定位模式库中的待抽取信息,用模式库中的待抽取信息和网页结构树的叶结点对应的网页信息进行匹配。因而对网页信息的抽取,可以转化为对网页结构树的树叶结点信息的查找。实验证明,该方法具有较强的网页信息抽取能力。 相似文献
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针对网页非结构化信息抽取复杂度高的问题,提出了一种基于网页分割的Web信息提取算法。对网页噪音进行预处理,根据网页的文档对象模型树结构进行标签路径聚类,通过自动训练的阈值和网页分割算法快速判定网页的关键部分,根据数据块中的嵌套结构获取网页文本提取模板。对不同类型网站的实验结果表明,该算法运行速度快、准确度高。 相似文献
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互联网中,海量Web信息自由开放,真假有益危害信息混在一起,许多Web文本的内容不可信。如何正确判断Web文本内容的可信性,从而在海量的Web信息中选择有用可信的资源信息,是当前急需解决的问题。提出了一种基于信任模式验证的论述性Web文本可信性判定方法,首先定义论述性Web文本的信任模式并对信任模式进行形式化的描述,然后构建论述性Web文本阅读自动机,最后进行模型检测以判断论述性Web文本是否满足信任模式,并根据检测结果求解Web文本可信度。实验表明该方法具有良好的效果。 相似文献