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基于改进的TF-IDF算法及共现词的主题词抽取算法
被引量:
17
1
作者
公冶小燕
林培光
+2 位作者
任威隆
张晨
张春云
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1072-1080,共9页
信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词...
信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)模型.该方法借助LSA模型的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间,不仅实现数据降维,而且获得低维度的文档相似矩阵.最后,对文档相似矩阵进行k-means聚类,在同类文档中选出词权重最大的前几对共现词,作为该类文章的主题词.对比基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和共现词抽取主题词的实验,该算法的准确度分别提高了19%和10%.
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关键词
共现词
互信息
语义分析(
lsa
)
奇异值分解(
svd
)
term
frequency-inverse
document
frequency
(
tf-idf
)
下载PDF
职称材料
题名
基于改进的TF-IDF算法及共现词的主题词抽取算法
被引量:
17
1
作者
公冶小燕
林培光
任威隆
张晨
张春云
机构
山东财经大学计算机科学与技术学院
曲阜师范大学软件学院
山东大学计算机学院
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1072-1080,共9页
基金
教育部人文社会科学研究项目(15YJAZH042)
山东省本科高校教学改革研究重点项目(2015Z058)
文摘
信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)模型.该方法借助LSA模型的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间,不仅实现数据降维,而且获得低维度的文档相似矩阵.最后,对文档相似矩阵进行k-means聚类,在同类文档中选出词权重最大的前几对共现词,作为该类文章的主题词.对比基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和共现词抽取主题词的实验,该算法的准确度分别提高了19%和10%.
关键词
共现词
互信息
语义分析(
lsa
)
奇异值分解(
svd
)
term
frequency-inverse
document
frequency
(
tf-idf
)
Keywords
co-occurrence words
,
mutual information
,
latent semantic analysis (lsa)
,
singular value decomposition (svd)
,
term frequency-inverse document frequency(tf-idf)
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的TF-IDF算法及共现词的主题词抽取算法
公冶小燕
林培光
任威隆
张晨
张春云
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2017
17
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