向量空间模型中结合句法的文本表示研究

• 作者: 刘培玉 姜沛佩 杨玉珍
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征项 短语 句法规则 关系树 文本表示
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 58-60
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.03.021

摘要

为增强向量空间模型(VSM)中项的语义描述性,克服VSM中各语义单元相互独立的缺陷,提出一种基于短语的特征粒度描述方法.该方法从文本的表示及特征项之间的组织方式入手,通过句法规则识别基本短语,构建特征与中心动词的关系树,利用基本短语代替BOW中的词.实验结果表明,采用基本短语的文本表示可提高分类的性能,增加项之间的联系,克服特征项相互独立的缺陷,在特征数量较少的情况下仍能保持良好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培玉	山东师范大学信息科学与工程学院	126	1276	18.0	27.0
5	杨玉珍	山东师范大学信息科学与工程学院	6	91	6.0	6.0
9	姜沛佩	山东师范大学信息科学与工程学院	2	15	2.0	2.0