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摘要:
Web环境下,领域知识对于构造面向互联网的领域知识间的知识图谱具有重要意义,然而网络数据的杂乱无序使学习者难以快速准确全面地获取其中的领域知识.针对该问题,提出一种基于特征词的Web领域知识文本分类方法,以特征词为特征,利用支持向量机(SVM)作为基本分类算法.实验表明,该方法具有良好的准确率和召回率,能有效地从数据中分类出含有领域知识的数据,为面向Web的领域知识后续研究奠定基础.
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文献信息
篇名 基于特征词的W eb领域知识分类研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 领域知识 知识图谱 文本分类 支持向量机
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 软件理论与方法
研究方向 页码范围 9-11
页数 3页 分类号 TP301
字数 2753字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.1511351
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 李波 西南科技大学计算机科学与技术学院 172 1760 20.0 37.0
3 张晖 西南科技大学教育信息化推进办公室 77 563 14.0 21.0
4 赵旭剑 西南科技大学计算机科学与技术学院 36 196 8.0 13.0
7 杨春明 西南科技大学计算机科学与技术学院 49 307 10.0 16.0
8 高俊平 西南科技大学计算机科学与技术学院 2 29 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (88)
共引文献  (424)
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研究主题发展历程
节点文献
领域知识
知识图谱
文本分类
支持向量机
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
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