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摘要:
为了进一步提升航空领域术语定义抽取的精度和效率,提出了一种不依赖已有特征选择方法的特征选择框架.该框架结合了分类特征的类间分布差异和类内分布差异,更好地表达了术语定义内部各子概念间特征分布的差异对划分类别的贡献.在分析该框架和传统过滤器特征选择方法对特征分布的影响的基础上,在航空领域术语定义语料库中对实验结果进行了对比.结果表明,本文提出的方法在使用平衡随机森林方法时,取得的最好成绩为F1-measure=0.652,F2-measure=0.761,所需特征比例从30%~40%降低到20%~30%;在使用直接分类方法时,F1-measure成绩提高了2.57倍,F2-measure成绩提高了3.11倍,均优于过滤器方法和Fisher Score方法.
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文献信息
篇名 术语定义抽取的特征选择框架
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 特征选择 不平衡语料 定义抽取 文本分类 小析取项
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 399-404
页数 分类号 TB941
字数 4386字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2615.2012.03.020
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 顾宏斌 南京航空航天大学民航学院 92 820 14.0 25.0
2 赵芷晴 南京航空航天大学民航学院 3 42 2.0 3.0
3 潘湑 南京航空航天大学民航学院 5 18 2.0 4.0
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特征选择
不平衡语料
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文本分类
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研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-140
1956
chi
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