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基于概念语义空间的联想检索 总被引：9，自引：0，他引：9
为了快速准确地满足用户提出的检索需要,在大量的文本文件中检索出用户真正所需的信息,首先在文本的概念空间上建立了概念语义空间并以此为基础建立了一个具有联想功能的索引系统,其次运用大型语义词典为用户提供了一个智能检索接口,该接口能主动分析使用者输入的关键词,并确定使用者的实际检索需求,这种检索系统能够大大提高用户的检索效率和准确度。 相似文献
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基于量化同义词关系的改进特征词提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于量化同义词关系的改进的TF-IDF文本特征词提取方法.该方法将在同一文本中出现的某个词的同义词做为一个集合,在传统TF-IDF方法计算的词语权重的基础上对同义词集合中的词语及其相关词进行权重调整,通过相似度对同义词集合中的词语进行了合并加权.实验证明该方法对文本中的同义词及其相关词进行了有效处理,提高了文本特征词提取的准确性. 相似文献
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根据经典的特征选择方法在中文情感评论文本中应用的缺陷和不足,提出了一种改进的中文情感特征选择方法.目前,现有的情感特征选择方法普遍只利用了特征项在褒贬类中的统计信息,忽略了情感极性值对特征选择的影响;同时情感文本中否定词会带来特征项情感极性反转的情况,为特征选择带来较大的负面影响.针对这些问题,首先对情感文本中的否定词进行了检测和判定,对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理,有效的解决了情感文本中极性反转的问题.同时还将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中,从而提升了卡方模型在文本情感特征选择的效果.实验结果表明,本文算法较其他算法在多个领域数据集上的情感分类准确率提高了1.5%左右. 相似文献
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