【摘 要】
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针对短文本特征稀疏导致的信息表示能力不足,提出基于同义词词林扩展的短文本分类方法.该方法首先利用同义词词林确定短文本中主干词的同义关系,引入大规模词语搭配资源实现
【机 构】
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贵州师范学院数学与计算机科学学院,贵州省高校工业物联网工程技术研究中心
【基金项目】
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贵州省优秀科技教育人才省长专项资金（黔省专合字（2012）82）, 贵阳市科技计划项目（筑科合同[2013101]10-6号）
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针对短文本特征稀疏导致的信息表示能力不足,提出基于同义词词林扩展的短文本分类方法.该方法首先利用同义词词林确定短文本中主干词的同义关系,引入大规模词语搭配资源实现无指导多义词义项判别,从而确定候选扩展特征,最后计算候选扩展特征与给定上下文的语义关联性,将满足条件的候选特征扩展到特征向量中.实验结果表明,该方法综合考虑的因素较全面,能够有效改善短文本的分类性能.
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