检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:安亚巍 操晓春[2] 罗顺 AN Ya -wei1, CAO Xiao- chun2 ,LO Shun1(1Shanghai General Recognition Technology Institute,Shanghai 201112,China;2Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093, Chin)
机构地区:[1]上海通用识别技术研究所,上海201112 [2]中国科学院信息工程研究所,北京100093
出 处:《计算机科学》2018年第B06期396-397,410,共3页Computer Science
基 金:国家自然科学基金项目(61422213;U1636214)资助
摘 要:针对大规模领域主题词表提取的问题,提出根据给定语料中词共现特征构建词共现特征矩阵的方法。在此基础上进行词簇划分,进而计算出每个词簇的中心词,并以中心词为核心重新组织每个词簇,最终实现面向语料的主题词表的自动构建。实验结果表明,该算法具有较高的准确率和召回率。To achieve a massive domain corpus oriented subject thesaurus,a method based on feature matrix which is set up by computing words co-occurrence was proposed.By operating on this feature matrix,words are divided into clusters,and central word for each words cluster is calculated.Lexical bundles are finally gained by re-organizing words clusters using central word as a core.The experiment indicates that the proposed method can achieve good precision rate and recall rate.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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