受限领域中文文本主题标引系统研究

• 作者: 于江德 李良富 樊孝忠 顾益军
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 知识 主题 概念
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 6-7
• 页数: 2页
• 分类号: TP182|TP391.06
• 字数: 1195字
• 语种: 中文

摘要

文中介绍了受限领域中文文本主题标引系统的设计原理.该系统基于领域知识库进行主题特征识别,根据知识库中概念间的关系进行特征项权重的计算.实现了基于词汇分析技术和基于领域知识计算相结合的方式下,受限领域中文文本内容主题概念的识别.实验结果显示,主题识别平均正确率为79%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李良富	北京理工大学计算机科学工程系	5	58	4.0	5.0
2	樊孝忠	北京理工大学计算机科学工程系	127	2336	26.0	43.0
3	顾益军	北京理工大学计算机科学工程系	14	341	7.0	14.0
4	于江德	北京理工大学计算机科学工程系	14	249	8.0	14.0