文本语义

作品数：96被引量：316H指数：10
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结合LDA与Word2vec的文本语义增强方法被引量：24
《计算机工程与应用》2022年第13期135-145,共11页唐焕玲 卫红敏 王育林 朱辉 窦全胜 
国家自然科学基金(61976124,61976125,62176140,61873177,61972235,82001775)。
文本的语义表示是自然语言处理和机器学习领域的研究难点,针对目前文本表示中的语义缺失问题,基于LDA主题模型和Word2vec模型,提出一种新的文本语义增强方法Sem2vec(semantic to vector)模型。该模型利用LDA主题模型获得单词的主题分布...
关键词：LDA主题模型 Word2vec模型 语义词向量 语义相似度 文本分类 
日语文本语义接受度评价研究被引量：2
《计算机工程与应用》2009年第23期137-139,148,共4页杜家利 于屏方 
国家社会科学基金项目(No.08BYY046);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(No.06JJD740007);山东省社会科学规划项目(No.07CWXJ03)
基于日语料库的粘着语文本语义接受度(SAS)研究分三步展开。首先提取『ゆきぐに』为分析文本,以等距离系统随机抽样方法取得6对比组。然后在屈折语SAS研究基础上提出适用于粘着语文本的词长定义,即百词所含5音拍及以上词数为超常用词量...
关键词：粘着语 信息检索 语料库 语义接受度 抽取率 
法语料库文本语义接受度评价研究被引量：1
《计算机工程与应用》2009年第29期125-127,179,共4页杜家利 于屏方 
国家社会科学项目(No.08BYY046);山东省社会科学规划项目(No.07CWXJ03)
法文本语义接受度(SAS)研究属于基于语料库的SAS研究分支。以等距离系统随机抽样方法进行对比实验。抽取公式为A+BX≤C,A为起始页码,B为抽取间距,C为文本总页码,X为可取页数集。当以L’Assommoi(r1953版)为语料,B∈(10;5;4;3;2;1)时,词...
关键词：文学文本 法语语料库 语义接受度 抽取率 
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