基于图学习的领域文本特征抽取方法

根据领域文本数据自身的特点,首先对领域文本样本建立文本向量空间模型,使用词频与DF相结合的方法,缩小特征词候选集,再依据基于图的半监督学习算法,迭代地学习一个基于领域特征关联度的图的半监督分类器,利用少量的标记数据,获得更好的领域文本特征信息抽取。在机械制造等多个领域的语料集上进行测试,对实验结果进行分析,实验证明,该方法是可行的。