| 潜在语义索引中特征优化技术的研究 |
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| 引用本文： | 季铎,郑伟,蔡东风.潜在语义索引中特征优化技术的研究[J].中文信息学报,2009,23(2):69-76. |
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| 作者姓名： | 季铎 郑伟 蔡东风 |
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| 作者单位： | 沈阳航空工业学院 知识工程中心,辽宁 沈阳 110034 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，教育部科学技术研究重点项目 |
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| 摘 要： | 潜在语义索引被广泛应用于信息检索、文本分类、自动问答等领域中。潜在语义索引是一种降维方法,它把共现特征映射到同一维空间上,而非共现特征映射到不同的空间上。在潜在语义索引的语义空间中,共现特征通过文档内部以及文档之间的特征传递关系获得。该文认为这种特征传递关系会引入一些不存在的共现特征,从而降低潜在语义索引的性能,应该对这种特征传递关系进行一些选择,削除不存在的共现特征信息。该文采用文档频率对文档集合进行特征选择,用Complete-Link聚类算法在两个公开语料上进行三个实验,实验结果显示,保留文档频度的10%～15%时,其F1值分别提高了6.577 0%,1.992 8%和3.361 4%。
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| 关 键 词： | 计算机应用 中文信息处理 潜在语义索引 共现特征 奇异值分解 特征选择
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Research on Feature Optimization in Latent Semantic Indexing |
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| JI Duo,ZHENG Wei,CAI Dong-feng.Research on Feature Optimization in Latent Semantic Indexing[J].Journal of Chinese Information Processing,2009,23(2):69-76. |
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| Authors: | JI Duo ZHENG Wei CAI Dong-feng |
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| Affiliation: | Knowledge Engineering Center, Shenyang Institute of Aeronautical Engineering,
Shenyang, Liaoning 110034, China
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| Abstract: | Latent Semantic Indexing(LSI) has been applied to many fields,such as information retrieval,text classification,automatic question answering and so on.Basically,LSI is a dimensionality reducing method by projecting term co-occurrences into the same space.Therefore,in the semantic space of LSI,term co-occurrences are obtained by the term transfer relation both in single document and between different documents.This paper suggests that this term transfer relation causes some nonexisted term co-occurrences,whi... |
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| Keywords: | computer application Chinese information processing latent semantic indexing term co-occurrence singular value decomposition feature selection |
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