概念语义生成与文本特征选择研究

• 作者: 孙福振 李贞双
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 概念语义空间 文本特征选择 非负矩阵分解
• 年，卷（期）: 2011,（30）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 116-118
• 分类号: TP311
• 字数: 4135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.30.032

摘要

文本特征选择是文本分类和信息提取的关键技术.针对文本分类中特征向量的高维稀疏问题,提出了非负矩阵分解和概念语义空间结合的特征抽取方法,对特征矩阵分解算法加入非负限制能够给出概念语义向量面向主题的解释,较好体现文本的局部特征.采用非负矩阵分解对全局和局部语义空间进行降维处理提高了体征提取效率,对不同概念语义空间中文本分类效果比对分析.实验结果表明基于非负矩阵分解的局部概念语义空间中文本分类精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李贞双	南阳师范学院计算机与信息技术系	14	60	4.0	7.0
2	孙福振	山东理工大学计算机科学与技术学院	36	108	4.0	9.0