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基于Web的未登录词(Out-of-Vocabulary,OOV)译文挖掘过程主要包含双语摘要获取、候选多词单元提取、最佳译文提取等步骤。通过改进候选多词单元提取方法和最佳译文选择方法以获取更高的译文挖掘准确率。在候选多词单元提取方面,在层次迭代的对数似然比(LLR)基础上提出了基于内部信息层次化过滤的对数似然比方法,相比LLR方法降低了噪音比且准确率提高了5%。在最佳译文选择方面,提出了基于左右熵(LRE)邻接信息过滤候选多词集合,同时将频度-距离模型(F-D)和基于LLR的词对关联度模型相结合使译文挖掘的召回率同比提高了5%~10%。 相似文献
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意见挖掘在企业智能分析、政府舆情分析等领域发挥着重要作用,为了充分挖掘主观性文本所蕴含的商业价值和社会价值,提出了一种基于情感主题模型的特征选择方法。该方法重点考察极性词及其共现现象,采用主题模型挖掘出正面褒义主题和负面贬义主题中极性词的分布情况,旨在度量情感特征在情感倾向表达中的重要性。实验阶段结合支持向量机分类器进行分析。实验表明该特征选择方法能有效提高跨领域文本情感分类准确性,具有较好的实用价值。 相似文献
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