基于朴素贝叶斯的文化旅游文本分类技术研究

将文本分类技术引入文化旅游文本研究,根据文化旅游文本的特点,提出一种基于朴素贝叶斯的文化旅游文本分类模型. 首先构建文化专题词库,采用向量空间模型将景点描述文本转换为向量,通过信息增益进行词汇特征选择,利用词频-逆文档频率进行权重的赋值,构建分类器模型,实现旅游文本的自动分类. 实验选取了1447个景点描述文本,按照闽南文化、客家文化、红色文化和生态文化进行分类,取得较好的分类效果.     

基于局部特征和全局特征融合的微博情感分析

目前的神经网络一般只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略了语义层面的全局语义特征.针对此问题,提出了一种基于局部特征和全局特征融合的情感分类方法,以解决评论特征稀疏和主题聚焦性差的问题.对于局部特征,选择基于情感词典和BiLSTM神经网络模型提取基于词向量的文本特征.对于文本集的全局主题特征,采用神经主题模型提取文本主题特征,并将其作为全局特征来表示短文本信息.最终将基于局部加权词向量的文本特征和基于神经主题模型的文本主题特征进行拼接,并通过Softmax层输出,完成文本情感分类.结果表明：融合全局主题语义和局部加权词向量可以更加丰富神经网络的特征,从而有效地提高情感分类的准确率.     

基于分块的网页主题文本抽取

根据网页文本信息的结构和内容特征,提出一种网页主题文本信息的抽取策略,将网页文档表示为DOM标签树的形式,然后根据Web页面的结构特征进行内容块的分割,以网页的文本内容特征为依据识别链接型和主题型内容块,并提取主题型网页的文本信息块.实验结果表明:基于分块的方法有效地实现了链接型和主题型网页的分类,并准确地完成主题型网页的文本信息块的抽取任务,是一种简单、准确的网页信息抽取方法.     

基于支持向量机算法的网站分类器构造方法

首先研究了基于向量空间模型的网站文本特征建模技术，同时根据实际网络的复杂程度和分类特点，采用支持向量机（support vector machine，SVM）来构造分类器。网站分类实验结果表明这种基于SVM的分类器具有模型简单、分类准确性较高等优点，具有较好的网站分类适用性。     

一种改进的特征选择方法在文本分类系统中的应用

在介绍文本分类的背景及传统基于向量空间模型特征选择不足之处的同时,提出了不同特征选择方法相结合的文本分类模型.该模型首先对文本进行分析,把文本表示成向量空间的形式.文本在经过预处理后,按一定规则提取关键词的提取中增加了对名词短语的识别.特征选择的方法上,结合了文档频数和互信息量,并对他们进行了改进.实验结果表明,使用新方法进行分类所得到的分类精度得到了一定的提高.关键词,     

基于命名实体的Web新闻文本分类方法

文章对Web新闻领域的文本自动分类问题进行了研究,提出一种基于新闻实体要素的分类方法;在应用空间向量模型的基础上,充分考虑命名实体对Web新闻文本分类的特殊作用,并进行了实验.实验结果表明,以新闻实体要素为特征的文本分类系统可得到较高的分类精度,该方法具有一定的实用价值.     

面向中文新闻话题检测的多向量文本聚类方法

基于多向量模型,给出一种将话题主题信息与话题文本信息相结合的多向量话题表示方式,使用较低的维度来准确表示一个话题.针对传统TFIDF方法在文本分类问题中对特征项在各个类中分布情况考虑不充分的问题,给出了一种TFIDF改进方法.在TDT4的中文语料上,与传统向量空间模型进行了对比实验.实验结果表明,给出的话题表示方法和TFIDF改进算法能够在较低的维度上,使聚类的准确率得到较大提升.     

基于语义关联的文本分类研究

传统的文本表示是在向量空间模型的基础上,采用特征选择方法降低文本的维数,这种方法认为文本中词语是相互独立的,没有考虑彼此之间的语义信息.文章提出一种新的基于语义特征选择的文本分类方法,在已有特征选择的基础上,利用词语之间的语义关联性,将那些与已选择的词语具有密切联系的词语加入词语特征空间.实验表明,该方法与已有的特征选...     

基于多种特征池化的中文文本分类算法

文本分类是文本挖掘的一个内容,在信息检索、邮件过滤及网页分类等领域有着广泛的应用价值.目前文本分类算法在特征表示上的信息仍然不足,对此本文提出了基于多种特征池化的文本分类算法.在该算法中,本文首先对分词后的文本采用skip-gram模型获取词向量,然后对整个文本的词向量进行多种池化,最后将多种池化的特征作为一个整体输入到Softmax回归模型中得到文本的类别信息.通过对复旦大学所提供的文本分类语料库(复旦)测试语料的实验,该结果表明,本文所给出的多种特征池化方法能够提高文本分类的准确率,证明了本文算法的有效性.     

利用深度去噪自编码器深度学习的指令意图理解方法

提出了一种利用深度去噪自编码器(SDAE)的自然语言指令意图理解方法.根据家庭服务机器人的使用环境和应用场景构建了一个自然语言文本指令语料库,并对语料库中各类指令进行意图标注,从而把文本指令理解问题转化为文本分类问题;在传统的文本向量空间模型的基础上,融合了文本指令的词性信息,定义了一种文本表示模型——词性向量空间模型;将SDAE应用于文本指令意图理解,提取指令的高阶特征;用高斯核支持向量机进行训练和预测,进而实现了自然语言指令的意图理解.在所建语料库上进行多折交叉验证,结果表明指令意图理解平均准确率达到96%以上.