互联网隐式文本特征的提取

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。

基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术

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。

文本情感分类方法研究综述

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.