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摘要:
针对特定领域语料采集任务,设计了基于语义相关度主题爬虫的语料采集方法.根据选定的主题词,利用页面描述信息,基于维基百科中文语料训练出的词分布式表示综合HowNet计算页面信息相关度,结合URL的结构信息预测未访问URL链指的页面内容与特定领域的相关程度.实验表明,系统能够有效的采集互联网中的党建领域页面内容作为党建领域生语料,在党建领域网站上的平均准确率达到94.87%,在门户网站上的平均准确率达到64.20%.
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基于语义分布相似度的主题模型
潜在狄利克雷分布
语义分布相似度
主题模型
GPU模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于语义相关度主题爬虫的语料采集方法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 生语料采集 语义相关度主题爬虫 页面信息相关度 URL结构信息
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 研究开发
研究方向 页码范围 190-195
页数 6页 分类号
字数 5651字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006922
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 于碧辉 17 72 4.0 8.0
5 周昆 1 2 1.0 1.0
9 王钊 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (18)
共引文献  (9)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (12)
二级引证文献  (0)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2008(4)
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2010(2)
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  • 二级参考文献(2)
2011(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2015(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2016(1)
  • 参考文献(1)
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2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2020(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
生语料采集
语义相关度主题爬虫
页面信息相关度
URL结构信息
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
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
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