期刊专题

融合领域本体的中文文本语义特征提取算法研究

引用
针对传统的中文文本特征提取算法存在的语义丢失和语义缺乏问题,设计了融合领域本体的中文文本语义特征提取算法.该算法利用基于种子-扩展机制的关键词识别与提取算法解决传统算法中利用分词工具进行关键词提取所产生的语义丢失问题;利用基于领域本体的文本概念特征语义映射与聚合算法解决传统算法中利用向量空间模型进行文本表示所产生的高维和语义缺乏问题.实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,能够显著提高文本特征提取的深度和准确性.

文本语义特征、领域本体、算法

36

教育部博士研究生学术新人奖5052012104001;国家自然科学基金项目项目71073121的研究成果之一

2013-11-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

96-99

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

情报理论与实践

1000-7490

11-1762/G3

36

2013,36(9)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn