基于贝叶斯网的短文本特征扩展方法

• 作者: 刘慧清 李红灵 李维华 郭延哺
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分析 短文本 特征扩展 贝叶斯网
• 年，卷（期）: 2019,（z2）
• 所属期刊栏目: 智能计算
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 8218字
• 语种: 中文

摘要

针对短文本特征词稀疏、表示能力不足等问题,提出了一种基于贝叶斯网的短文本特征扩展方法.该方法根据短文本中特征词之间的依赖关系构建语义贝叶斯网,定义特征词与短文本之间的关联度.基于贝叶斯网的推理计算关联度,将与短文本关联密切的特征词扩展到短文本中,以达到降低短文本的噪声、改善特征稀疏的目的.在此基础上,以短文本分类作为基本的文本分析任务,分析所提方法的可行性和有效性.在Amazon评论数据集上进行实验,结果表明所提方法是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李维华	云南大学信息学院	12	64	4.0	7.0
2	李红灵	云南大学信息学院	15	46	4.0	6.0
3	刘慧清	云南大学信息学院	2	0	0.0	0.0
4	郭延哺	云南大学信息学院	5	34	2.0	5.0