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基于农业网络信息分类的热词自动提取方法
被引量:
8
1
作者
段青玲
张璐
+1 位作者
刘怡然
王沙沙
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期160-167,共8页
热词提取对于监控和分析农业舆情具有重要意义,目前已有一定研究基础,但仍存在针对性差等问题,无法满足农业领域不同产业用户群的个性化需求,为此,提出一种基于农业网络信息分类的热词自动提取方法。首先采用多标记分类算法对文本语料...
热词提取对于监控和分析农业舆情具有重要意义,目前已有一定研究基础,但仍存在针对性差等问题,无法满足农业领域不同产业用户群的个性化需求,为此,提出一种基于农业网络信息分类的热词自动提取方法。首先采用多标记分类算法对文本语料进行分类,按分类类别构建语料库,然后采用基于信息熵的方法对每个类别分别提取热词候选词,最后采用基于时间变化的方法进行候选词热度计算,根据候选词热度排序结果得到热词。本文抽取农业网站上的15 354条文本进行实验,结果表明,热词提取准确率达到0.9以上,能够较高质量地提取农业热词,为不同农业用户群体发现和分析产业热点提供帮助。
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关键词
农业
网络信息
农业舆情监测
热词
多标记分类
热度计算
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职称材料
题名
基于农业网络信息分类的热词自动提取方法
被引量:
8
1
作者
段青玲
张璐
刘怡然
王沙沙
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
北京农信通科技有限责任公司
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期160-167,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102306)
"十二五"国家科技支撑计划项目(2012BAD35B06)
文摘
热词提取对于监控和分析农业舆情具有重要意义,目前已有一定研究基础,但仍存在针对性差等问题,无法满足农业领域不同产业用户群的个性化需求,为此,提出一种基于农业网络信息分类的热词自动提取方法。首先采用多标记分类算法对文本语料进行分类,按分类类别构建语料库,然后采用基于信息熵的方法对每个类别分别提取热词候选词,最后采用基于时间变化的方法进行候选词热度计算,根据候选词热度排序结果得到热词。本文抽取农业网站上的15 354条文本进行实验,结果表明,热词提取准确率达到0.9以上,能够较高质量地提取农业热词,为不同农业用户群体发现和分析产业热点提供帮助。
关键词
农业
网络信息
农业舆情监测
热词
多标记分类
热度计算
Keywords
agricultural network information
agricultural public opinion monitoring
hot word
multilabel classification
heat calculation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于农业网络信息分类的热词自动提取方法
段青玲
张璐
刘怡然
王沙沙
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
8
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