【摘 要】
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根据领域文本数据自身的特点，首先对领域文本样本建立文本向量空间模型，使用词频与DF相结合的方法，缩小特征词候选集，再依据基于图的半监督学习算法，迭代地学习一个基于领域特征关
【机 构】
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洛阳理工学院电气工程与自动化系,洛阳理工学院计算机与信息工程系
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学研究计划项目（No.128520033）
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根据领域文本数据自身的特点，首先对领域文本样本建立文本向量空间模型，使用词频与DF相结合的方法，缩小特征词候选集，再依据基于图的半监督学习算法，迭代地学习一个基于领域特征关联度的图的半监督分类器，利用少量的标记数据，获得更好的领域文本特征信息抽取。在机械制造等多个领域的语料集上进行测试，对实验结果进行分析，实验证明，该方法是可行的。
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