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摘要:
虽然针对中文文本的向量化技术已经比较成熟,但是由于短文本自身信息量少,特征项模糊等特点,使得用传统的文本向量化方法处理短文本会带来向量化后的高纬度以及向量的稀疏性等诸多问题.本文通过深入研究向量化的两个重要环节,即特征选取和权重计算,比较分析各自的利与弊.结合短文本的特点,在借鉴传统方法的思想,对针对特定主题下的短文本特征提取和权重计算方法都提出了改进的方法,在计算权重的时候考虑特征项长度带来的影响,并引入了词长因子的概念,之后通过实验数据验证方法的可行性和优越性.
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文献信息
篇名 针对特定主题的短文本向量化
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 向量空间模型 特征选取 权重计算
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目 理论计算机科学
研究方向 页码范围 202-205
页数 4页 分类号 TP311
字数 5383字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2012.11.053
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 闫丹凤 北京邮电大学网络技术研究院 8 34 3.0 5.0
2 田瑞 北京邮电大学网络技术研究院 1 11 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
向量空间模型
特征选取
权重计算
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
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
9374
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