概念属性扩展的短文本聚类算法

为了解决短文本因特征关键词稀疏而导致文本向量概念表达不够准确的问题,本文提出概念属性扩展特征关键词短文本聚类算法——STCBCFE(Short Text Clustering Based on Concept Feature Ex-pansion)。该算法通过HowNet的概念属性扩展特征关键词,以此增加文本语义特征和反映文本主题的特征关键词数量,进而提高短文本相似性;将其应用于短文本聚类,能够提高短文本的聚类效果。实验结果表明,该算法在短文本聚类的查准率和查全率上都得到了较大的提高。     

基于综合信息的汛期库水位实时动态控制方法

以提高洪水资源利用率为目标,研究利用实时水雨工情及短期雨洪预报等综合信息的汛期库水位实时动态控制方法,即改进的预蓄预泄法.应用实例表明,在不降低水库上下游防洪标准的前提条件下,可使桓仁水库及梯级库群的发电效益明显增加.该综合信息的汛期库水位实时动态控制方法,对北方水资源短缺地区调节性能较高的大型水库(水电站)汛期实时调度,有较好的借鉴意义.     

基于马尔科夫模型的词汇语义相似度计算

在《知网2002》的基础上，充分利用其层次结构，引入了马尔科夫模型来计算词汇语义相似度，实验证明，算法取得较理想的实验结果．     

基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究

文本分类(Text Categorization,TC)指的是把一个自然语言文本,根据其主题归入到预先定义好的类别中的过程.文本分类是自然语言处理的一个基础性工作,也是近年来人们研究的热点话题.针对朴素贝叶斯算法在小样本集分类效果不高的原因进行了分析,对其进行了改进和调整,提出了基于改进的朴素贝叶斯文本分类方法,试验结果表明,该方法取得了更好的效果.     

基于知网的文本标注

知网（英文名称HowNet）是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库,本论文以知网中的知识词典为资源,以两篇真实文本为示例,研究基于知网的文本标注,以探讨知网知识在中文信息处理中的作用。     

基于用户评论的手机产品特征挖掘研究

鉴于细粒度产品特征挖掘的重要性以及现有产品评论研究中对产品特征语义(上下位特征、同义特征)缺失的问题,根据手机产品说明书构建手机产品特征本体,再采用爬虫程序从电子商务网站获取用户评论信息,并对自然评论语言进行分词、词性标注、去重等预处理,利用Apriori算法提取相应的产品特征,结合HowNet词典,将手机产品特征本体进行语义扩展、完善,便于将来进一步准确地从用户角度对产品进行情感分析.     

FAQ问答系统句子相似度计算

句子相似度计算是FAQ问答系统的核心问题,提出一种改进的基于多重信息的方法,即结合关键词信息、句子结构信息和语义信息的句子相似度计算方法,并用实例验证了方法的可行性.     

一种基于知网的词汇语义相似度改进计算方法

汉语词语语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。在知网(HowNet)环境下,通过分析影响词汇相似度计算结果的概念层次树结构,提出了一种同时考虑层次树深度、密度及语义路径等多因素的义元相似度计算方法,并应用于词汇相似度计算过程。实验结果表明,该方法使词汇相似度计算结果更趋于合理,绝大部分结果更符合人们的日常体验,有效提高了词汇相似度计算结果的精确度和准确性。     

一种基于知网的词汇语义相似度改进计算方法

汉语词语语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题.在知网(HowNet)环境下,通过分析影响词汇相似度计算结果的概念层次树结构,提出了一种同时考虑层次树深度、密度及语义路径等多因素的义元相似度计算方法,并应用于词汇相似度计算过程.实验结果表明,该方法使词汇相似度计算结果更趋于合理,绝大部分结果更符合人们的日常体验,有效提高了词汇相似度计算结果的精确度和准确性.     

基于语义的词语相似度算法研究

在《知网》的研究基础上提出了一种新的计算词语语义相似度的算法。在计算义原相似度时，深入研究了义原间的上下位关系和反义对义关系，考虑了义原间的共同节点数和语义距离，同时引用了《知网》最新发布的情感分析用词语集；此外，还分析了常见的弱义原和不带感情色彩的中性词，排除了它们对结果的干扰。实验结果表明，本算法使词语相似度计算结果更趋于合理,满意度更高。