【摘 要】
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本文提出了一种新的基于概念抽取和屏蔽层的特征选择方法.该方法利用HowNet概念词典中的概念树,通过义原在概念树中的位置信息进行概念抽取,并赋予其适当权值来说明其描述能
【基金项目】
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教育部优秀青年教师资助计划项目(2051);中国科学院模式识别国家重点实验室开放课题基金(10);2003年度清华大学985-Ⅰ期基础研究基金的资助
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本文提出了一种新的基于概念抽取和屏蔽层的特征选择方法.该方法利用HowNet概念词典中的概念树,通过义原在概念树中的位置信息进行概念抽取,并赋予其适当权值来说明其描述能力.对于权值低于屏蔽层的义原,我们不将其选入特征集,并相应保留原词.具体到每个词,我们计算其DEF条目中的权值,决定是将原词选入特征集还是进行概念抽取.本文重点研究了如何给义原设定一个合适的权值,如何在选取原词和概念之间取得平衡以及针对非概念词的加权处理.实验证明,设定合适的屏蔽层,不仅可以缩小特征维数,使分类正确率得到一定的提高,而且可以
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