基于图学习的领域文本特征抽取方法

• 作者: 卫莉莉 王煜
• 来源期刊: 黑龙江科技信息
• 学科: 工学
• 关键词: VSM 特征提取 图学习 半监督学习
• 年，卷（期）: 2012,（32）
• 所属期刊栏目: 科技论坛
• 页码范围: 69-69,254
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 字数: 4179字
• 语种: 中文

摘要

根据领域文本数据自身的特点，首先对领域文本样本建立文本向量空间模型，使用词频与DF相结合的方法，缩小特征词候选集，再依据基于图的半监督学习算法，迭代地学习一个基于领域特征关联度的图的半监督分类器，利用少量的标记数据，获得更好的领域文本特征信息抽取。在机械制造等多个领域的语料集上进行测试，对实验结果进行分析，实验证明，该方法是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王煜	洛阳理工学院电气工程与自动化系	5	3	1.0	1.0
2	卫莉莉	洛阳理工学院计算机与信息工程系	2	0	0.0	0.0