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[期刊] 情报学报
[作者]
薛翠芳 郭炳炎
本文从自动文摘的需求出发 ,探讨特征词自动抽取的方法和技术 ,设计并实现了两种不同的特征词自动抽取算法。这些方法对文本的自动分类和全文检索也有一定的借鉴意义。
关键词：
特征词 加权函数 自动文摘
[期刊] 情报学报
[作者]
付国宏 王晓龙
本文在分析汉语分词一般模型基础上，引入词形概率、词整合系数和词形网格等概念，提出了一个基于词形的汉语文本切分模型，并实现了一个反向动态规划和正向栈解码相结合的二次扫描的汉语文本切分算法。由于引入了词形概率、词整合系数，本模型不仅反映了词形统计构词规律，而且在一定程度上体现了长词优先的切分原则。初步测试表明，本方法的切分准确率和消歧率分别可达９９６％和９３４４％。
关键词：
汉语分词,词形概率,整合系数,词形网格
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱恒民 马静 黄卫东
为了快速有效地自动处理中文Web文本,提出了一种基于领域本体的主题特征抽取方法。该方法针对Web文本特点,介绍了一种领域词典的半自动化构建方法。基于领域词典切分文本,通过对词条的主题映射,采用领域本体的概念表示文本向量,从而有效地降低文本特征向量的维数,提高主题抽取的质量。考虑文本信息的不同位置与频率,计算主题特征的权值,并且基于领域本体的结构,对主题概念的权值进行调整和排序。实例验证了该方法的有效性。
关键词：
主题抽取 领域本体 文本挖掘
[期刊] 情报学报
[作者]
俞琰 尚明杰 赵乃瑄
由于目前专利关键词抽取主要依据通用文本关键词抽取方法,没有充分考虑专利特征的问题,本文提出基于专利权利要求特征驱动的专利关键词抽取方法。该方法主要包括预处理、基于最长公共子串的候选关键词选取、基于信息增益比的冗余候选关键词去除和融入特指度的候选关键词权重等四个主要步骤。真实专利数据实验结果表明,本文提出的权利要求特征驱动的专利关键词抽取方法具有可行性与有效性。
关键词：
抽取 权利要求特征 TF-IDF
[期刊] 情报杂志
[作者]
李航 唐超兰 杨贤 沈婉婷
[目的/意义]关键词提取在自然语言处理领域有着广泛的应用,如何快速准确地实现关键词的提取已经成为文本处理的关键问题。目前关键词提取方法非常多,但准确率仍有待提升。为此,提出一种结合单一文档内部结构信息、词语对于单文档和文档集整体的重要性的关键词抽取方法。[方法/过程]首先,根据词语的平均信息熵特征计算词语对文档集整体的重要性,利用词语的词性、位置特征计算词语对单文档中的重要性。然后,通过神经网络训练的方式优化三个特征的权重分配实现特征的融合。最后,利用三个特征计算得到词语的综合权值来改进TextRank模
[期刊] 情报学报
[作者]
朱惠 王昊 苏新宁 邓三鸿
本体是知识组织的有效方式,也是构建语义网的重要环节,而概念非分类关系又是本体的重要组成部分。由于术语是概念的外在表达,因此本文在深入分析当前国内外术语非分类关系抽取研究的基础上,引入共现分析、结构分析、模板构建、逻辑推理等方法和技术构建了面向汉语领域非结构化文本的术语非分类关系抽取模型,分别从内容和结构两个不同的角度抽取术语非分类关系。论文提出了模型的主要运行流程以及各功能模块的主要组成部件,对主要组成部件的具体实现进行了探讨,并对相关方法的局限性进行了论述。本文的研究为术语非分类关系抽取提供了新的思路,丰富了知识发现方法,同时也能为实现可行有效的知识组织提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
伍建军 康耀红
本文阐述了一种基于特征词聚类的降维方式,其主要思想就是把词在文本中的出现看成一个事件,先通过搜索算法计算每一个特征词的分布,合并对分类有相似作用的特征词,从而起到了特征降维的作用。最后通过实验测试分析,提出了一种改进的、考虑全局簇信息的相似度计算公式,将其应用到文本分类中,实验表明提高了文本分类的精度。
关键词：
特征词聚类 文本分类 相似度计算
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张琴 郭红梅 张智雄
【目的】为解决已有方法中单词特征表示不具有语义信息这一问题,对词嵌入表示特征在关系抽取中的作用进行探讨。【方法】考虑词嵌入表示级别、词汇级别和语法级别三种类型特征,利用朴素贝叶斯模型、决策树模型和随机森林模型进行对比实验,并选出代表全部特征的有效特征子集。【结果】使用全部特征时,决策树算法的准确率达到0.48,关系抽取效果最佳,Member-Collection(E_2,E_1)类型关系的F_1值达到0.70,特征排序结果表明依存关系有助于关系抽取。【局限】对小样本量和情况复杂的关系类型识别效果有待提高,
关键词：
关系抽取 词嵌入表示 Word2Vec
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
欧金森
论述一种采用字处理方式用计算机从汉语文献中抽词的方法。该方法从目标词的外部着手，利用语法关系去掉目标词外围的词和字，同时注意区分去留字和词间的切分点，从而提高抽词效果。这种字处理运行机制的算法，为汉语主题抽调提出了新方法，并可与位控赋词并联运行，构成一整套字处理取词系统。
[期刊] 情报学报
[作者]
李志义 王冕 赵鹏武
自媒体环境下对海量评价信息进行情感分析与监控已越发重要,它不仅可推动观点挖掘的深入研究,而且可帮助企业探索用户需求以产生巨大的商业价值。本文在条件随机场模型(CRFs)的基础上,结合句法特性,通过实验选取合适的句法特性组合,寻找评价特征提取的路径;其次,构建了手机领域的评论语料库。然后,利用句法分析器把评论短句分解成相应的句法树,分析评价特征词和评价词之间存在的依存关系以及观点信息的完整性结构,利用算法将〈评价特征,评价词〉对从评论语料中抽取出来。提出了基于依存语法的〈评价特征,评价词〉对抽取方法,利用A
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杜思奇 李红莲 吕学强
［目的／意义］面向电子商务领域的在线评论，通过识别产品特征和评价词之间是否存在修饰关系，抽取出在线评论中的情感标签，从而帮助网购用户迅速了解某一产品的性能。［方法／过程］引入汉语组块分析对评论文本进行初始化处理，对名词性信息以及形容词性信息进行抽取。通过最大熵对初始化集合进行过滤，从而获得最终的情感标签集合。［结果／结论］该方法对评论文本的适应性较好，可以有效抽取出情感标签。［局限］需要对语料进行初始化抽取，经过过滤后才能获得最终的情感标签集合。
关键词：
情感标签 汉语组块分析 最大熵模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓擘 郑彦宁 樊孝忠
事件抽取是信息抽取的基本任务之一,而对文本中的事件准确定位和分类是保证事件抽取质量的前提。使用向量空间模型来表示事件描述片段的特征,并分类计算特征词的重要度,最后对文本中的事件片段进行定位和分类。试验结果表明该方法能够对文本中的事件片段进行较为准确的定位、分类,因此对于事件抽取任务的前期处理具有重要价值。
关键词：
信息抽取 事件 特征词 文本片段
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵文娟 刘忠宝
文章研究的目的是从众多非结构化的网络文档中抽取出与某一主题事件相关的各种信息，对信息进行合并、提取，然后依据相应的规则填槽到主题事件框架槽中，供用户进一步的查询提供依据。研究方法是通过对基于汉语框架的网络事件抽取流程的介绍，对流程中使用的技术和方法进行了描述。最后通过＂空难＂框架下的＂德国之翼坠机事件＂为例对方法的有效性进行了验证。
关键词：
事件抽取 汉语框架 信息抽取 文本聚类
[期刊] 情报学报
[作者]
方龙 李信 黄永 陆伟
当前的关键词自动提取研究大多基于候选词的词频、文档频率等统计信息,往往忽略了侯选词所在的学术文本的内在结构,导致关键词提取的效果不佳。本文将学术文本看作是5个结构功能域的集合,提出了融合学术文本结构功能特征的多特征组合提取方法,并利用学术文本的章节标题对其结构功能进行识别,然后通过SVM二分类和LambdaMART学习排序算法分别在计算机语言学领域的文献集上进行了实现。实验结果表明,本文提出的组合特征方法相比基准特征在关键词提取的效果上取得了较大的提升,尤其在分类实验中准确率的相对提升上达到10.75%,
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李有梅
In the field of automatic information processing,how to precisely describe the text's content has become a rather critical problem.The vector space presentation,which is widely applied at present,is used to approximately illustrate conceptions and meanings by extracting keywords from the text.
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