原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出一种不依赖于词典的抽取文本特征词的桥接模式滤除算法(BPFA).该算法统计文本中的汉字结合模式及其出现频率,通过消除桥接频率得到模式的支持频率,并依此来判断和提取正确词语.实验结果显示,BPFA能够有效提高分词结果的查准率和查全率.该算法适用于对词语频率敏感的中文信息处理应用,如文本分类、文本自动摘要等.
推荐文章
一个面向文本分类的中文特征词自动抽取方法
中文特征词自动抽取
文本分类
汉字结合模式
基于Bigram的特征词抽取及自动分类方法研究
自动文本分类
自动分词
互信息
Bigram
基于特征词关联性的同义词集挖掘算法
自然语言处理
同义词集
特征词
概念
一种无词典快速抽词算法的设计和实现
无词典
t-score
二分法
快速抽词
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 无词典中文特征词自动抽取的桥接模式滤除算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 自动分词 桥接模式滤除算法 中文信息处理
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 开发应用
研究方向 页码范围 168-170
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.07.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 党延忠 大连理工大学系统工程研究所 91 1772 23.0 38.0
2 宣照国 大连理工大学系统工程研究所 14 110 6.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (64)
共引文献  (119)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (10)
二级引证文献  (29)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1990(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1996(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
1997(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
1998(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
1999(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(13)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(10)
2002(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2003(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2010(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2011(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2012(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2013(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
2014(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2015(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2016(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2017(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
自动分词
桥接模式滤除算法
中文信息处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导