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一种基于HowNet语义计算的综合特征词权重计算方法
被引量:
4
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作者
孙丽莉
张小刚
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第18期82-85,共4页
传统文本特征词提取方法采用TF-IDF计算文本特征词的权重,但TF-IDF方法只使用了文本中的词频因素,体现不出特征词的位置信息,也忽略了特征词之间的语义相似关系,降低了提取特征词的准确性。针对此问题,文章提出了一种综合的文本特征词...
传统文本特征词提取方法采用TF-IDF计算文本特征词的权重,但TF-IDF方法只使用了文本中的词频因素,体现不出特征词的位置信息,也忽略了特征词之间的语义相似关系,降低了提取特征词的准确性。针对此问题,文章提出了一种综合的文本特征词权重计算方法,该方法在计算特征词权重时兼顾了特征词的词频、位置和词义信息。实验结果表明,该方法是有效的,且能在一定程度上提高文本相似度结果的区分度和聚类效果。
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关键词
知网
词频与反文档频率
权重计算
语义相似度计算
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题名
一种基于HowNet语义计算的综合特征词权重计算方法
被引量:
4
1
作者
孙丽莉
张小刚
机构
西安交通大学人文学院
塔里木大学学报编辑部
塔里木大学信息工程学院
浙江大学计算机学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第18期82-85,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61562072)
新疆维吾尔自治区高校人文社科重点研究基地重点项目(090113B06)
文摘
传统文本特征词提取方法采用TF-IDF计算文本特征词的权重,但TF-IDF方法只使用了文本中的词频因素,体现不出特征词的位置信息,也忽略了特征词之间的语义相似关系,降低了提取特征词的准确性。针对此问题,文章提出了一种综合的文本特征词权重计算方法,该方法在计算特征词权重时兼顾了特征词的词频、位置和词义信息。实验结果表明,该方法是有效的,且能在一定程度上提高文本相似度结果的区分度和聚类效果。
关键词
知网
词频与反文档频率
权重计算
语义相似度计算
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
一种基于HowNet语义计算的综合特征词权重计算方法
孙丽莉
张小刚
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
4
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