基于句法决策树和SVM的短文本语境识别模型

• 作者: 刘师培 彭艳兵 王峥
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 中文文本处理 语境识别 决策树 N-gram模型 SVM分类器
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.03.003

摘要

随着社会生活网络化的日趋成熟,在很多研究和商业领域里都遇到了中文文本处理问题.不断深化的文本分类研究需要从文本的各个方面来解析文本信息,语义解析是文本挖掘的关键技术,语境识别可以应用在许多文本挖掘技术中,比如情感分析、舆情分析等.基于句法决策树、N-gram模型的特征要素提取方法和SVM分类器,提出一种语境分类模型,解决字词在不同语境下的多义性问题.该模型具有良好的泛化能力,在批量处理时具有很好的通用效果,能比较有效地解决文本挖掘中语境识别难题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭艳兵	烽火通信科技股份有限公司南京研发部	19	71	5.0	7.0
2	王峥	烽火通信科技股份有限公司南京研发部	3	15	2.0	3.0
3	刘师培		2	15	2.0	2.0