计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (3): 142-145.
• • 上一篇 下一篇
出版日期:
发布日期:
基金资助:
Online:
Published:
摘要： 短文本自身长度较短，描述概念能力弱，常用文本分类方法都不太适用于短文本分类。提出了基于领域词语本体的短文本分类方法。首先抽取领域高频词作为特征词，借助知网从语义方面将特征词扩展为概念和义元，通过计算不同概念所包含相同义元的信息量来衡量词的相似度，从而进行分类。对比实验表明，该方法在一定程度上弥补了短文本特征不足的缺点，且提高了准确率和召回率。
关键词: 短文本 本体 知网 文本分类 语义 义元
Abstract: The conventional methods of text classification are not suitable for short text classification because short texts are short and their ability of describing concept is weak. A method using the domain word ontologies for short texts classification was prop
Key words: Short-text, Ontology, Hownet; Text-classification, Semantic, Sememe
. 基于领域词语本体的短文本分类[J]. 计算机科学, 2009, 36(3): 142-145. https://doi.org/
0 / / 推荐
导出引用管理器 EndNote|Reference Manager|ProCite|BibTeX|RefWorks
链接本文: https://www.jsjkx.com/CN/
https://www.jsjkx.com/CN/Y2009/V36/I3/142
Cited
首页