基于潜在语义空间维度特性的多层文档聚类

为实现文档在不同概念层次下的自动聚类,研究了潜在语义空间中维度的统计特性,发现对应大奇异值的维度描述了语义元素间的共性,对应小奇异值的维度描述了语义元素间的特性,呈现出潜在语义空间维度与概念粒度之间隐含的对应关系.基于这种认识,通过采用不同维度来实现文档在不同概念粒度下的聚类,并获得了很好的聚类准确率.另外,在基于潜在语义分析的文档聚类算法中,采用文档自检索矩阵的行向量,代替低维文档向量作为聚类对象,获得了更好的聚类准确率.     

基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究

概率潜在语义模型使用统计的方法描述"文档—潜在语义—词"之间的概率分布关系,其实质是模拟了潜在的概率语义空间,并将文档和词映射到同一个语义空间.该文将概率潜在语义分析模型用于中文文本分类,一方面较好地处理了自然语言中的同义、多义问题;另一方面通过计算概率潜在语义空间中向量的距离来获得文档间的类别信息从而达到文本分类的目的.实验结果表明,该分类器具有良好的分类性能.     

基于预聚类的潜在语义分析模型文献检索研究

提出一种基于预聚类的潜在语义文献检索算法.首先,对待检索文档集进行预聚类,在潜在语义分析方法的基础上采用k-means聚类算法,寻找出各聚类簇的中心点;其次,在检索时,通过计算查询向量与各聚类簇中心点的相似度来进行检索.此方法有效解决了现有潜在语义文献检索算法在检索时需耗费大量时间计算查询向量与各文本向量之间的相似度的不足.另外还针对文献检索的特点,重新给出特征权重计算方法.实验结果表明,该方法缩短了检索的时间,提高了检索的效率.     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

基于潜在语义对偶空间的跨语言文本分类研究

当今互联网上语言呈现多样性趋势,如何组织这些多语言的资源成为研究的热点。通过对双语平行语料库提取语义对应关系,构建潜在语义对偶空间,把双语文档映射到此概念空间后,实现跨语言分类。并通过改变训练集样本大小及语言构成来验证模型的分类性能。实验结果表明基于潜在语义对偶空间的跨语言文本分类具有良好的稳定性和准确度。     

基于潜在语义的多类文本分类模型研究

在文本分类中,一个文本往往有多类属性,而目前大多数分类模型均为二元分类模型.因此,提出一种基于潜在语义的多类分类模型.该模型同时考虑文档特征信息和文档的类属信息,在提取文档潜在语义信息的同时把对文档分类贡献大的特征信息保留下来.其结果是既能较好地解决文档中同义词和多义词的问题,又能解决多类属分类问题,并且能够探测到新类.在Reuters文档集上的实验表明,在维数较低的情况下,分类效果比较好,性能比较稳定.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk-Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。
     

基于专利信息的潜在语义索引优化技术的研究

以专利文献为基础,结合特征传递共现对映射潜在语义空间的影响,提出了基于专利信息的潜在语义索引优化方法。该方法根据专利文献的分解细节信息,将单独的专利文献分解为多个子文档和伪文档,使同一类别文档内特征共现度升高、不同类文档间特征共现度降低,从而使对应的潜在语义空间更加合理。同时提取专利核心特征构建专利信息伪文档,增强合理共现信息的出现频率。实验结果证明,专利文本分类任务结合本方法时,可以有效地提高分类的准确性。     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。