【摘 要】
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在采用分类机器学习算法的基础上,提出有效的特征集,实现不同微博平台上内容的自动抽取。根据对微博页面的预处理粒度不同,讨论了token和line两种粒度。在特征选取方面沿用了
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,空军预警学院黄陂士官学校,华中科技大学管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金(15BGL048);国家863计划项目(2015AA015403)
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在采用分类机器学习算法的基础上,提出有效的特征集,实现不同微博平台上内容的自动抽取。根据对微博页面的预处理粒度不同,讨论了token和line两种粒度。在特征选取方面沿用了传统的Text-to-Tag Ratio,并结合微博内容文本的相关特性,提出了Text-to-Text Relation和Post-Social特征。实验结果表明,支持向量机与Text-to-Tag Ratio、Text-to-Text Relation和Post-Social 3个特征相结合的抽取结果最佳。
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