【摘 要】
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为提升英文语料库分词精准度,以英文语料库作为研究对象,采用改进的K-SVD算法,构建一个分词特征提取模型.利用稀疏编码与字典更新两个步骤,将初始数据替换为更高级别的特征表示,作为K-SVD算法输入项来获取最优字典.基于模型开发平台,采用文本预处理模块、文本网络构建模块、特征提取模块以及特征加权模块,构建英文语料库分词特征提取模型.选取近十年的新闻素材作为英文语料库,组成训练集,根据分词特征提取结果与提取效果度量指标数据,验证所建模型具有语义辨别与文本还原的有效性,且准确率与召回率也有显著优越性.
【机 构】
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西安财经大学行知学院,陕西 西安 710038
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为提升英文语料库分词精准度,以英文语料库作为研究对象,采用改进的K-SVD算法,构建一个分词特征提取模型.利用稀疏编码与字典更新两个步骤,将初始数据替换为更高级别的特征表示,作为K-SVD算法输入项来获取最优字典.基于模型开发平台,采用文本预处理模块、文本网络构建模块、特征提取模块以及特征加权模块,构建英文语料库分词特征提取模型.选取近十年的新闻素材作为英文语料库,组成训练集,根据分词特征提取结果与提取效果度量指标数据,验证所建模型具有语义辨别与文本还原的有效性,且准确率与召回率也有显著优越性.
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