基于语义相似度的文本表示降维方法

• 作者: 孙素环 李晓培 赵长伟
• 来源期刊: 河南科技大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 语义相似度 知网 特征选取
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6871.2008.05.010

摘要

数据降维是文本表示中不可或缺的一个环节,有效的数据降维方法不仅能够减少计算量,同时有助于文本处理精度的提高.不同于传统的利用统计信息进行降维的方法,本文提出了一种基于词汇的语义相似度的文本表示的降维方法,该方法结合自然语言处理的知识,在降维环节考虑了特征词的语义信息和词性信息.实验结果表明:该方法能够有效地降低文本表示的维数,并在降维后的空间获得较高的文本处理精度,基于语义相似度的降维方法是一种适合文本处理的降维方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓培	中国一拖集团公司拖拉机学院	6	22	2.0	4.0
2	孙素环	河南科技大学电子信息工程学院	9	22	3.0	4.0
3	赵长伟	河南科技大学电子信息工程学院	12	46	4.0	6.0