-
题名互联网隐式文本特征的提取
被引量:1
- 1
-
-
作者
陈君
-
机构
湖北大学知行学院
-
出处
《电子技术与软件工程》
2017年第23期155-156,共2页
-
文摘
随着互联网环境下大数据的极速膨胀,其文本信息也变得越发复杂,同时存在大量的隐式文本,针对隐式文本信息,当前缺乏有效的特征数据提取方法,为了解决该问题,提出了扩充CRFs模型的聚类提取方法。首先采用CRFs模型对候选文本对象进行建模,根据知识库扩充候选文本的特征词集合;然后利用聚类算法提取隐式文本对象集,经过迭代计算,得到特征词的匹配程度,并据此进行文本对象的分类;提出改进的特征去噪方法,结合权重计算提取得到目标文本对象。通过实验数据的分析,验证了本文提出的方法可以有效应用于隐式文本对象的特征数据提取上,提高了隐式文本特征提取的查全率和准确率。
-
关键词
隐式文本
特征数据
CRFs模型
聚类算法
-
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术
- 2
-
-
作者
李月洁
柳长安
刘星平
贾聪
-
机构
鄂尔多斯应用技术学院
华北电力大学控制与计算机工程学院
湖南工程学院电气信息学院
-
出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第6期121-124,共4页
-
基金
内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2016MS0618)
内蒙古自治区教育厅高等学校科研项目(NJZY17413)
湖南省教育厅科研项目(17K027)~~
-
文摘
互联网隐式文本感知技术能够在图像中提取相应文本格式内容,但存在信息吞吐量低、运算速度差等问题。为此,提出基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术。引入Hadoop分布式框架,承接互联网隐式文本感知技术,利用隐式文本感知方式,实现图像特征向量生成提取。实验数据表明,设计的基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术能够进行高信息的吞吐,实现隐式文本感知提取。
-
关键词
HADOOP
互联网隐式文本
感知技术
信息吞吐量
分布式框架
图像特征向量
-
Keywords
Hadoop
Internet implicit text
perception technology
information throughput
distributed framework
image feature vector
-
分类号
TN711-34
[电子电信—电路与系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名文本情感分类方法研究综述
- 3
-
-
作者
张华辉
邱晓莹
徐航
-
机构
莆田学院新工科产业学院
莆田学院机电与信息工程学院
-
出处
《延边大学学报(自然科学版)》
CAS
2023年第3期275-282,共8页
-
基金
国家自然科学基金(62103209)
福建省自然科学基金(2020J05213)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT220298)。
-
文摘
文本情感分类方法在网络舆情、股票预测等诸多方面有着广泛的应用.为了更好地研究文本情感分类方法,对近年来基于情感词典的文本分类方法、机器学习的文本分类方法、深度学习的文本分类方法以及方面级文本分类方法、隐式文本情感分类方法、跨域文本情感分类方法的相关文献进行了梳理和综述,并对文本情感分类方法的研究方向进行了展望.
-
关键词
文本情感分类
情感词典
机器学习
深度学习
隐式文本
跨域文本
方面级文本
-
Keywords
text sentiment classification
sentiment dictionary
machine learning
deep learning
implicit text
cross-domain text
aspect level text
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-