基于降维的短信文本语义分类及主题提取  

Dimensionality reduction of short message text classification and thematic extraction of semantic

作　　者：刘金岭[1] 

机构地区：[1]淮阴工学院计算机工程系,江苏淮安223003

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第23期159-161,174,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金No.60632050;江苏省高校自然科学基金资助项目(No.06KJD520024)~~

摘　　要：为了对中文短信文本进行快速的舆情预测,利用对同义关系词汇归并和上下位词汇聚焦以及种子词汇的确定来实现对短信文本空间的降维,而后又给出了海量短信文本分类的算法及分类主题的提取。实验表明该方法可以大大提高舆情预测的速度和质量。In order to predict Chinese short message opinion quickly,the short message text dimensionality reduction is obtained by using synonymous terms and the upper and lower merge,and then the mass short message classification algorithm for the extraction and classification of the subject is given.Test shows that the method can greatly improve the public opin-ion of the speed and quality of forecasts.

关 键 词：分类 短信文本 降维 主题 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]