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61.
基于词的向量空间模型是文本分类中的传统的表示文本的方法。这种表示方法的一个缺点是忽略了词之间的关系。最近一些使用潜在主题文本表示的方法,如隐含狄利克雷分配LDA (Latent Dirichlet Allocation)引起了人们的注意,这种表示方法可以处理词之间的关系。但是,只使用基于潜在主题的文本表示可能造成词信息的损失。我们使用改进的随机森林方法结合基于词的和基于LDA主题的两种文本表示方法。 对于两类特征分别构造随机森林,最终分类结果通过投票机制决定。在标准数据集上的实验结果表明,相比只使用一种文本特征的方法,我们的方法可以有效地结合两类特征,提高文本分类的性能。 相似文献
62.
基于语义树的中文词语相似度计算与分析 总被引:2,自引:1,他引:2
词语相似度的分析与计算是自然语言处理关键技术之一,对句法分析、机器翻译、信息检索等能提供很好的帮助。基于语义资源Hownet的中文词语相似度计算是近年来的研究热点,但大多数的研究都是对中国科学院计算技术研究所刘群提出的计算方法的改进和完善。该文充分分析和利用新版Hownet(2007)的概念架构和语义多维表达形式,从概念的主类义原、主类义原框架以及概念特性描述三个方面综合分析词语相似度,并在计算中区分语义特征相似度和句法特征相似度。实验结果理想,与人的直观判断基本一致。 相似文献
63.
64.
产品属性的自动抽取是情感分析中的重要研究内容.文中提出一种基于特征选择和词频及点互信息剪枝的产品属性提取方法.首先引入在分类任务中常用的l1-norm正则化(Lasso)方法,将产品属性抽取问题转换为分类中的特征选择问题,利用Lasso生成稀疏模型的特性,将模型中少量的特征作为产品特征属性候选集.然后根据候选特征属性集中的特征属性在文本中出现的频率进行排序并剪枝.最后经过进一步合并和点互信息剪枝处理,得到最终的产品属性集.在中文产品评论集上的实验证实文中方法的有效性. 相似文献
65.
实例匹配是基于实例的机器翻译(Exanlple_Based Machine Translation,简称EBMT)系统实现的关键,它直接关系到EBMT系统本身的翻译质量。在基于模式的实例匹配方法中,模式的构造是基础。依据“谓词(或特殊词) 常见搭配成分”的形式构造汉语中常见的句子模式,并应用于汉英EBMT中的相似实例匹配。该模式构造方法可以有效地提高当前汉英EBMT系统的实现效率与准确率。 相似文献
66.
67.
本文给出了一个实现日语自动分词的算法,该算法充分考虑日语的构调及构句特点,利用精心设计的分词词典和邻接规则库,对日语句子进行分词,该算法不同于“最长一致”和“最少句节数”方法,而是几种方法的混合体,另外,本分词算法还对未登录词的处理进行了考虑。 相似文献
68.
69.
面向对象方法中的类型概念 总被引:4,自引:1,他引:4
本文讨论了面向对象方法中非常重要的类型概念,指出对象类型由对象集、状态集、运算集、方法集和约束组成,并进一步阐述了对象类型的层次结构、对象的动态类型集和静态类型、对象方法的封闭性以及对象方法的动态定连等问题,为进一步的研究奠定了基础。 相似文献
70.
贵刊1993年第7期刊登了陈风杨同志的“多层多跨排架的简便计算”一文,(以下简称“陈文”)该文在大量研究的基础上提出了计算图1所示多层多跨排架的简便计算方法。方法的核心是“逐层固化”,即首先将原结构化成多个单层排架(图2),分开点对上一层排架为固结点,对下一层排架为铰结点,上一层上的荷载对下一层的影响通过分开点处的支座反力传递,然后从上至下依次计算每一单层排架的内力,最后将各单 相似文献