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基于统计词典和特征加强的多语言文本分类
被引量:
3
1
作者
龚静
李英杰
黄欣阳
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第9期45-50,共6页
在统计双语词典的基础上,提出一种特征加强的多语言文本分类方法.在执行文本分类时,考虑到其他语言的训练文本,使得多种语言的文本集合中均存在训练文本,放松了MLTC的要求.特征加强是一种交叉检查过程,即获取两种语言所有特征的卡方统计...
在统计双语词典的基础上,提出一种特征加强的多语言文本分类方法.在执行文本分类时,考虑到其他语言的训练文本,使得多种语言的文本集合中均存在训练文本,放松了MLTC的要求.特征加强是一种交叉检查过程,即获取两种语言所有特征的卡方统计后,通过语言中相关特征的辨识力,再次对语言的特征辨识力进行评估,以提高分类的可信度.实验选择汉语或英语作为目标语言.实验结果表明:提出的方法具有更高的分类精度,且对训练集规格的敏感度更低.
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关键词
多语言文本分类
双语词典
特征加强
交叉检查
敏感度
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职称材料
题名
基于统计词典和特征加强的多语言文本分类
被引量:
3
1
作者
龚静
李英杰
黄欣阳
机构
湖南环境生物职业技术学院公共基础课部
南华大学计算机学院
出处
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第9期45-50,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60572137)
湖南省教育厅项目(12C1056
17C0599)
文摘
在统计双语词典的基础上,提出一种特征加强的多语言文本分类方法.在执行文本分类时,考虑到其他语言的训练文本,使得多种语言的文本集合中均存在训练文本,放松了MLTC的要求.特征加强是一种交叉检查过程,即获取两种语言所有特征的卡方统计后,通过语言中相关特征的辨识力,再次对语言的特征辨识力进行评估,以提高分类的可信度.实验选择汉语或英语作为目标语言.实验结果表明:提出的方法具有更高的分类精度,且对训练集规格的敏感度更低.
关键词
多语言文本分类
双语词典
特征加强
交叉检查
敏感度
Keywords
multiple language text classification
bilingual dictionary
feature enhancing
cross examination
sensitivity
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于统计词典和特征加强的多语言文本分类
龚静
李英杰
黄欣阳
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018
3
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引证文献
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