语义词特征提取及其在维吾尔文文本分类中的应用

• 作者: 吐尔地·托合提 艾克白尔·帕塔尔 艾斯卡尔·艾木都拉
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 维吾尔文分词 词特征 dme-TS 语义词特征 文本分类
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 少数民族语言信息处理
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4827字
• 语种: 中文

摘要

基于机器学习的文本分类中,维吾尔文传统分词方法表现出非常明显的不足和局限性.该文使用另外一种维吾尔文自动分词方法dme-TS.dme-TS中,不再以词间空格作为切分标记提取词特征,而是用一种组合统计量(dme)来度量文本中相邻单词之间的关联程度,并以dme度量的弱关联的词间位置作为切分点,提取对学习算法真正有意义的语义词特征.实验结果表明,用dme-TS提取文本特征可以降低特征空间的维度,同时也能有效的提高传统以单词为特征的分类算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	吐尔地·托合提	新疆大学信息科学与工程学院	19	115	7.0	10.0
3	艾克白尔·帕塔尔	新疆大学信息科学与工程学院	8	57	4.0	7.0