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基于语义串特征提取及融合评价的维吾尔文文本聚类
被引量:
1
1
作者
吐尔地.托合提
维尼拉.木沙江
艾斯卡尔.艾木都拉
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第5期99-107,共9页
该文研究一种改进的n元递增算法来抽取文本中表达关键信息的语义串,然后用多特征融合的评价方法为每一个文本选取最重要的语义串,并用这些语义串作为特征表示文本。通过K_means聚类分析的实验结果表明,以语义串作为特征可以构造比单词...
该文研究一种改进的n元递增算法来抽取文本中表达关键信息的语义串,然后用多特征融合的评价方法为每一个文本选取最重要的语义串,并用这些语义串作为特征表示文本。通过K_means聚类分析的实验结果表明,以语义串作为特征可以构造比单词特征集更紧凑的文本模型,不仅可以大大降低特征空间的维度,对于提高聚类算法性能也是非常有效的。
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关键词
维吾尔文
语义串抽取
特征评价及选取
向量空间模型
K_means
下载PDF
职称材料
题名
基于语义串特征提取及融合评价的维吾尔文文本聚类
被引量:
1
1
作者
吐尔地.托合提
维尼拉.木沙江
艾斯卡尔.艾木都拉
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第5期99-107,共9页
基金
国家自然科学基金(61562083
61262062
61262063)
文摘
该文研究一种改进的n元递增算法来抽取文本中表达关键信息的语义串,然后用多特征融合的评价方法为每一个文本选取最重要的语义串,并用这些语义串作为特征表示文本。通过K_means聚类分析的实验结果表明,以语义串作为特征可以构造比单词特征集更紧凑的文本模型,不仅可以大大降低特征空间的维度,对于提高聚类算法性能也是非常有效的。
关键词
维吾尔文
语义串抽取
特征评价及选取
向量空间模型
K_means
Keywords
Uyghur language
semantic string extraction
feature evaluation and selection
vector space model
K_means
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义串特征提取及融合评价的维吾尔文文本聚类
吐尔地.托合提
维尼拉.木沙江
艾斯卡尔.艾木都拉
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017
1
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