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摘要:
领域概念分类体系自动构建在人工智能、自然语言处理和信息检索等领域具有重要作用,但现有研究较多关注通用知识,面向特定领域的研究较少,且存在领域概念间关系抽取准确率以及自动构建算法效率较低等问题。为此,提出一种混合的领域概念分类体系自动构建算法,该算法主要包括领域概念间关系抽取模块和分类体系构建模块。领域概念间关系抽取模块设计考虑中文自身的特点,采取句法树和基于规则相结合的方法,以提高抽取领域概念间关系的查准率和查全率;分类体系构建模块设计采取改进的BRT算法,从而在降低算法复杂度的同时,提高领域分类体系构建的查准率。在通信、金融和计算机领域的实验结果均表明,与BRT算法相比,该算法的构建效果较好,查准率最高可达到89.3%。
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文献信息
篇名 一种混合的领域概念分类体系自动构建算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 领域概念分类体系 贝叶斯玫瑰树 句法树
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 先进计算与数据处理
研究方向 页码范围 57-62,67
页数 7页 分类号 TP391
字数 4204字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.12.010
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 吕钊 华东师范大学计算机科学技术系 29 154 7.0 11.0
2 罗年洁 华东师范大学计算机科学技术系 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2017(1)
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研究主题发展历程
节点文献
领域概念分类体系
贝叶斯玫瑰树
句法树
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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