云计算环境下分布式语义文本自适应分类方法研究

传统分布式语义文本分类方法难以高效地在云计算环境下实现文本快速准确分类,为此,提出一种新的云计算环境下分布式语义文本自适应分类方法。通过期望交叉熵对分布式语义文本特征进行选择,针对任意类别中的词,按照权重值从大到小的顺序对其进行排列,将排在前面的若干词看作特征词,针对分布式语义文本集中的所有类别进行同样的操作,将获取的所有类别特征词结合在一起,建立特征词典。针对主题引入加权策略,通过权重值对不同主题针对不同类别的判断能力进行描述,以获取最佳主题,给出新文本特征产生过程。依据提取的分布式语义文本特征,通过朴素贝叶斯分类器实现分布式语义文本的自适应分类。实验结果表明,所提方法分类精度和效率高。     

基于知网语义相似度计算的特征降维方法研究

针对文本分类处理中的高维度问题,结合知网语义词典,提出了一种新的特征降维处理方法.通过计算特征词汇之间的语义相似度,将原有特征集分成若干特征词集;同一词集内的特征词语义彼此间相似;而不同词集的特征词彼此间相似度比较小.将同一特征词集内的词汇权重相加,从而突出同义词以及近义词对文本分类的贡献,并可以大大降低文本比较的特征维数.实验结果表明,利用该方法在文本分类中得到了较好的分类准确率和分类性能.     

基于语义与分类贡献的文本特征选择研究

针对传统文本特征选择算法没有考虑特征的语义及特征与类别之间关系的问题,提出了一种结合语义和分类贡献的特征选择算法.利用LDA主题模型获取文本和词的表示,通过计算词与文本之间的语义相似度,获取词对文本的重要性.再利用Word2vec词向量模型获取文本类别特征,通过计算文本中的词与文本类别特征之间的语义相似度,获取词对类别的重要性,最后结合词对文本的重要性和词对类别的重要性选择分类贡献度高的词作为最终的分类特征.实验表明,该算法能够有效地降低文本特征数量,减少分类计算开销,降低噪声对分类的影响,提升分类效果.     

结合改进非负矩阵分解的模糊网页文本分类算法

通过构建向量空间模型可以获得表征网页数据的词-文本权重矩阵,然而直接基于此高维矩阵进行分类学习效率较低,为此提出一种结合改进非负矩阵分解的模糊网页文本分类算法.首先,通过迭代的归一化压缩非负矩阵分解将高维的原数据映射到低维语义空间,以降低问题的复杂性.然后,将模糊逻辑引入分类模型,通过特征词与类别的模糊隶属度来生成文本的类别模糊集,以解决确定性矩阵难以判定语义模糊词所属类别的问题.实验结果表明,与其他方法相比,所提出的分类算法具有较高的分类准确度和较好的时间性能.     

基于加权语义网的改进文本相似度计算方法

为了提高特征词权重和文本语义相似度计算的精确性,文章提出了一种基于加权语义网的改进文本相似度计算方法。该方法首先以特征词为节点,以特征词窗口共现原理创建边,以频率-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)值作为特征词节点的初始权值,融合共现频率和概念语义距离自定义边权重计算方法,构建加权文本语义复杂网络。然后使用语义网络中特征词综合特征指数排名靠前的m个词组成特征向量,利用搬土距离(earth mover's distance,EMD)衡量两个文本间的语义相似度。最后基于公开数据集对文本进行聚类实验,实验结果表明,在基于F1度量值标准上文章提出的方法要优于传统的文本相似度计算方法。     

融合领域知识图谱的跨境民族文本分类方法

跨境民族文本分类任务是跨境民族文化分析中的基础性工作,其目的是将跨境民族文化文本进行归类处理。针对跨境民族文化数据分类面临类别交叉的问题,提出融合领域知识图谱的跨境民族文本分类方法,利用跨境民族文化知识图谱对文本中的跨境民族实体进行语义扩展,通过实体在知识图谱中的类别特征来增强文本的类别语义特征。此外,通过掩码自注意力机制分别对文本的词级、句子级进行特征提取以此得到文本中句子的局部特征和全局特征。实验表明,本文方法在跨境民族文化数据集中相比基线模型的F1值提升了11.9%。     

基于语义簇的中文文本聚类算法

针对中文文本聚类受语义、 语法、 语境等因素的影响, 在使用传统向量空间模型向量化表征后, 文本向量之间相互独立, 语义关系被忽略, 影响聚类分析结果的问题, 提出一种基于语义簇的中文文本聚类算法. 该算法根据词共现的原理和语义相关性, 首先使用词频-逆向文档频率(TF-IDF)方法求得特征词权重, 利用特征词的搭配向量构建语义簇; 然后使用特征词及其搭配词的权重, 将特征词向语义簇中心进行空间变换, 求得嵌入语义信息的文档向量; 最后利用文档向量进行K-means聚类分析. 实验结果表明, 该向量化表示方法, 能有效提高文本向量对文本语义的逼近能力, 同时可提高文本聚类结果的准确率和召回率.     

基于语义簇的中文文本聚类算法

针对中文文本聚类受语义、 语法、 语境等因素的影响, 在使用传统向量空间模型向量化表征后, 文本向量之间相互独立, 语义关系被忽略, 影响聚类分析结果的问题, 提出一种基于语义簇的中文文本聚类算法. 该算法根据词共现的原理和语义相关性, 首先使用词频-逆向文档频率(TF-IDF)方法求得特征词权重, 利用特征词的搭配向量构建语义簇； 然后使用特征词及其搭配词的权重, 将特征词向语义簇中心进行空间变换, 求得嵌入语义信息的文档向量； 最后利用文档向量进行K-means聚类分析. 实验结果表明, 该向量化表示方法, 能有效提高文本向量对文本语义的逼近能力, 同时可提高文本聚类结果的准确率和召回率.     

基于深度学习和主题模型的短文本分类方法

为了解决短文本的语义稀疏和特征信息难以提取问题,本文提出了一种基于深度学习的短文本分类方法.首先通过增加自注意机制的双向BiLSTM通道获取短文本特征词向量,引入外部CN-DBpedia知识库KBs来深度挖掘短文本语义,解决语义稀疏问题.其次通过BTM主题模型在短文本数据集上提取主体信息,为了得到准确的词向量拼接引入了超参数δ.最终将所得的特征词向量以及知识向量运用语义余弦相似度计算并拼接向量,将得到的拼接结果与主题信息通过Softmax分类器中进行分类.在中国微博情感分析数据集、产品评价数据集、中文新闻标题数据集、Sogou新闻数据集上进行实验.与TextCNN、TextRNN、TextRNN＿Att、BiLSTM-MP、KPCNN算法相比,分类准确性有一定提高.     

基于正交投影的BiLSTM-CNN情感特征抽取方法

基于正交投影的BiLSTM-CNN的情感特征抽取方法旨在从文本中获取带权重的中性词向量,得到具有更高区分度的情感特征,为文本情感分类提供有力的技术支持.传统的深度学习模型会忽略关键局部上下文信息中的特殊意义词,导致获取的情感特征不够丰富.针对这一问题,本文提出一种基于正交投影的BiLSTM-CNN情感特征抽取方法.首先,将中性词向量投影到情感极性词的正交空间中,得到加权中性词向量,同时通过CNN深度学习模型抽取文本关键语义;然后,利用BiLSTM-Attention模型和带权重的中性词向量,从提取出的关键语义中学习可增强句子情感的语义特征,使文本在情感分类时更具判别性.实验结果表明本文所提出的情感特征抽取方法可以获取更完整的情感特征,从而显著提高文本情感分类的准确率.     

基于词共现的文本分类算法

特征词提取算法大多以选取单个关键词为主,存在词与词关联度缺失,文本主题表达不准确的问题,为此提出一种基于词共现的文本分类算法。通过计算词间共现率,利用TextRank算法构建共现图得到共现词组,建立文本向量表示模型,并利用SVM算法实现文本分类。实验证明,共现词作为文本特征项相对于传统单个特征词有更好的分类效果。     

一种基于类别核心词的概念映射方法

由于同义词和多义词的存在,使得基于特征词的文本分类方法分类精度不高.近几年,基于概念的文本分类方法得到人们的重视.在此提出一种基于类别核心词的概念映射方法,首先从文本中抽取类别核心词,借助<知网>将特征词映射到基于类别核心词的概念空间,然后在概念空间上完成文本分类工作.实验结果表明,基于类别核心词的概念映射方法及相应的基于概念的文本分类能够有效提高文本分类的精度.     

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.     

基于改进TF·IDF和支持向量机的多类别文本分类

文本分类技术可以有效提高信息资源的可用性和利用率。提出一种基于改进的TF.IDF和支持向量机(SVM)结合进行多类别文本分类的方法。在文本的TF.IDF特征计算中,加入特征词权重,有效加强了重点词汇的特征标引作用。将提取出的文本特征向量送入组合SVM进行多类别文本分类。实验结果表明,本文提出的多类别文本分类方法具有较好的分类效果,为信息资源的充分利用了奠定良好基础。     

融合情感词典的改进BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法

传统机器学习和深度学习模型在处理情感分类任务时会忽略情感特征词的强度,情感语义关系单薄,造成情感分类的精准度不高。本文提出一种融合情感词典的改进型BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法。首先,该算法通过融合情感词典优化特征词的权重;其次,利用卷积神经网络(CNN)提取局部特征,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)高效提取上下文语义特征和长距离依赖关系;再结合注意力机制对情感特征加成;最后由Softmax分类器实现文本情感预测。实验结果表明,本文提出的情感分类算法在精确率、召回率和F值上均有较大提升。相较于TextCNN、BiLSTM、LSTM、CNN和随机森林模型,本文方法的F值分别提高2.35%、3.63%、4.36%、2.72%和6.35%。这表明该方法能够充分融合情感特征词的权重,利用上下文语义特征,提高情感分类性能。该方法具有一定的学术价值和应用前景。     

基于关键词的文本向量化与分类算法研究

针对自然语言文本集的预处理和分类问题,将词频统计方法(TF-IDF)引入到关键词提取(TextRank)算法中,并结合word2vec词向量化方法获得基于关键词的改进型文本向量化算法;进而,在k近邻算法中引入k值校正规则,并与该改进型算法结合获得文本集的改进型分类算法。利用格式和类别多样、数据量较大的文本集数据进行实验,结果表明,通过该方法可有效实现文档深层语义特征与浅层词频统计特征的融合,提取的文本关键词能较好表征文档的内容和类别,证明了获得的分类效果具有明显的优势。     

类别区分词与情感词典相结合的维吾尔文句子情感分类

该文在类别区分词特征选择方法的基础上,针对维吾尔文中的生气、高兴、难过、惊讶等句子的情感类别提出了类别区分词与情感词典相结合的方法,进行了句子情感分类研究。结合维吾尔语文本句子中的情感表达特点,利用类别区分词特征选择方法,提取了最有类别区分能力的特征词,并进行了情感分类。通过人工抽取方法收集了维吾尔文句子中能表达情感的关键词,并建立了一个基础情感词典。将该词典与类别区分词结合在一起作为特征,对维吾尔文句子的情感类型有效地进行了分类。实验结果表明类别区分词与情感词典相结合方法的分类效率优于只用类别区分词特征选择方法。     

基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究

通过主题模型与语义网络对旅游电商中的评论文本进行挖掘,从而引导消费者与商家对评论信息作出重要决策;提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题聚类与语义网络模型(LDA topic clustering and semantic network model,LTC-SNM)的方法对酒店在线评论文本进行研究;获取在线评论文本进行数据预处理,使用Word2vec生成词向量,利用机器学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA主题模型对分类后的文本进行聚类,生成酒店的特征主题词;通过ROSTCM将特征主题词与所修饰的情感词生成语义网络,缓解了挖掘文本信息的复杂性;实验结果表明:提出的LTC-SNM文本挖掘方法使得在线用户评价的主题更具表达性。     

基于多重假设检验市长公开电话文本的自动分类

提出一种基于多重假设检验的特征加权朴素贝叶斯分类算法, 该算法通过特征选择方法得到多个特征词集合, 再按多重假设检验错误率为每个特征词集合配以不同的权重系数并参与到分类器的构建中. 该方法已经应用到市长公开电话的文本分类中, 通过构建的3个特征加权朴素贝叶斯分类器实现了投诉文本的计算机自动分类, 且相对传统方法提高了分类器的效率和精度.     

一种基于特征加权的文本相似度计算算法

文本相似度的计算是文本挖掘的基础。传统的基于向量空间模型(VSM)的文本相似度计算方法把文本映射成词向量,再利用余弦距离公式来计算相似度,这样存在文本向量维数过高以及语义敏感度差的问题。针对以上问题,通过对词性以及权值大小的过滤可以缩减特征词规模,在一定程度上可以减少高维稀疏的情况发生,并且引入LDA模型的文本隐含主题特征,增加文本表示的语义背景,通过线性加权的方式结合VSM模型的特征词特征和LDA模型的主题特征,计算文本相似度。实验表明,与单独使用VSM模型和LDA模型比较,利用加权特征计算文本相似度有着更好的效果。