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本研究在“全信息自然语言理解”理论的基础上,运用多Agent技术研究实现了面向多领域的短文本倾向分类系统。针对特定领域,利用包含语法、语义、语用信息的领域全信息知识库,实现了基于内容的倾向分类模块。实验系统验证了这种模式的可行性、有效性和巨大的潜力。
基于全信息自然语言理解和多Agent的短文本倾向分类
【摘 要】
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本研究在“全信息自然语言理解”理论的基础上,运用多Agent技术研究实现了面向多领域的短文本倾向分类系统。针对特定领域,利用包含语法、语义、语用信息的领域全信息知识库,
【机 构】
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北京邮电大学智能科学技术研究中心 北京 100876
【出 处】
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中国人工智能学会第12届全国学术年会
【发表日期】
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2007年期
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